【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于高光谱图像处理领域，具体涉及一种基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法。
技术介绍
1、高光谱图像能接触到不像人类眼睛所能看到的可见光那样，而是收集了所有的跨波谱信息。与传统的多光谱图像相比，高光谱图像其包含了某个景象连续的若干个波段的反射信息。因而其与传统的rgb图像与多光谱图像(msis)相比，具有更加丰富的光谱信息与光谱波段，从而能够得到多光谱图像难以识别的内在属性与差别。但现有技术所采集到的高光谱图像的空间分辨率较低，从而加大了其开发与应用的难度。因此提高高光谱图像的分辨率就成了一项重要任务。
2、高光谱图像超分辨率重构是指从一张或多张连续观测到的低分辨率图像中去重构该场景对应的高分辨率图像，有利于高光谱图像的实际应用。根据输入图像的数量，提高输入图像空间分辨率的方法可分为基于融合的高光谱重构和基于单一高光谱图像重构。而基于融合的高光谱图像虽然广受欢迎，但其输入的低分辨率图像与辅助图像的获取十分困难。
技术实现思路
1、针对现有技术的跨通道之间信...
【技术保护点】
1.一种基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法，其特征在于，所述局部特征提取模块为MSAM-多尺度光谱注意力模块，由可变形卷积模块DCONV与残差均值-卷积提取块AC组成；
3.根据权利要求2所述的基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法，其特征在于，基于所述不同尺度的空间信息，学习各个通道的重要性的方法包括：
4.根据权利要求2所述的基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法，其特征在于，所述残差均值-卷积...
【技术特征摘要】
1.一种基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法，其特征在于，所述局部特征提取模块为msam-多尺度光谱注意力模块，由可变形卷积模块dconv与残差均值-卷积提取块ac组成；
3.根据权利要求2所述的基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法，其特征在于，基于所述不同尺度的空间信息，学习各个通道的重要性的方法包括：
4.根据权利要求2所述的基于递归空洞自注意力的高光谱图像超分辨率重构方法，其特征在于，所述残差均值-卷积提取块ac由全局池化、卷积和...
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