基于CNN的目标自适应全色锐化
计算机视觉与模式识别
2018-10-09 v3
摘要
我们最近提出了一种用于遥感图像全色锐化的卷积神经网络（CNN），相较于现有技术取得了显著的性能提升。在本文中，我们探索了该基线的多种架构和训练变体，通过一个训练速度极快的轻量级网络实现了进一步的性能提升。利用后一特性，我们提出了一种目标自适应的使用模式，即使在训练集存在不匹配甚至跨不同传感器的情况下，也能确保非常好的性能。所提出的方法已作为现成的软件工具在线发布，允许用户在通用硬件上对其目标图像执行快速且高质量的基于CNN的全色锐化。
引用
@article{arxiv.1709.06054,
title = {Target-adaptive CNN-based pansharpening},
author = {Giuseppe Scarpa and Sergio Vitale and Davide Cozzolino},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06054},
year = {2018}
}