【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像处理，具体为一种基于双子网络结构的高质量hrhs图像生成方法。
技术介绍
1、高光谱成像技术通过记录电磁波的连续窄波段光谱信息，能够对地面目标进行高精度的光谱分析，被广泛应用于遥感场景分类、矿产资源勘测、环境监测等领域。然而，由于卫星传感器的物理限制，当前高光谱图像通常存在空间分辨率较低的问题，这显著制约了其在高精度遥感任务中的应用。相较之下，全色图像尽管光谱分辨率较低，但具有较高的空间分辨率，因此高光谱与全色图像融合的方法（即 hyperpansharpening）被提出，用于生成既具有高光谱保真度又具备高空间分辨率的高光谱图像（hrhs）。
2、现有的高光谱与全色图像融合方法多依赖于传统优化算法或深度学习模型。然而，这些方法在实际应用中存在明显的局限性。一方面，传统方法由于对噪声的鲁棒性较差，导致在融合过程中容易引入光谱失真或空间模糊，尤其在低分辨率高光谱图像（lrhs）中含有噪声的情况下表现尤为不稳定。另一方面，基于深度学习的融合方法虽能通过学习非线性映射关系提升融合效果，但多数方法未考虑实际高光...
【技术保护点】
1.一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法，其特征在于，所述抗噪声预融合子网络包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法，其特征在于，所述空间-光谱融合模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法，其特征在于，所述高频增强子网络包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法，其特征在于，所述高频增强子...
【技术特征摘要】
1.一种基于双子网络结构的高质量hrhs图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双子网络结构的高质量hrhs图像生成方法，其特征在于，所述抗噪声预融合子网络包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于双子网络结构的高质量hrhs图像生成方法，其特征在于，所述空间-光谱融合模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于双子网络结构的高质量hrhs图像生成方法，其特征在于，所述高频增强子网络包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于双子网络结构的高质量hrhs图像生成方法，其特征在于，所述高频增强子网络中的前向过程包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：骆挺，华泽天，何周燕，宋洋，金充充，黄江涛，
申请(专利权)人：宁波大学科学技术学院，
类型：发明
国别省市：
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