使用三维卷积神经网络的多光谱与高光谱图像融合
计算机视觉与模式识别
2017-06-21 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们提出了一种使用三维卷积神经网络 (3-D-CNN) 融合多光谱 (MS) 和高光谱 (HS) 图像以获得高分辨率高光谱图像的方法。在融合之前对高光谱图像进行降维，以显著减少计算时间并使该方法对噪声更具鲁棒性。实验在使用真实高光谱图像模拟的数据集上进行。所获得的结果表明，与常规方法相比，所提出的方法非常有前景。当高光谱图像被加性噪声破坏时尤其如此。
引用
@article{arxiv.1706.05249,
title = {Multispectral and Hyperspectral Image Fusion Using a 3-D-Convolutional Neural Network},
author = {Frosti Palsson and Johannes R. Sveinsson and Magnus O. Ulfarsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.05249},
year = {2017}
}