基于深度学习的高光谱图像分辨率增强与目标检测联合优化方法

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

61602423

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

黄伟

完成单位：

郑州轻工业学院

中文关键词：

高光谱图像; 深度学习; 目标检测; 图像超分辨; 多源遥感数据融合;

项目类型：

青年科学基金项目

语种：

中文

开始日期：

2017-01-01

结束日期：

2019-12-31

中文摘要：

高光谱图像目标检测是遥感信息处理领域的研究热点。然而，高光谱图像空间分辨率低，存在混合像元和目标轮廓信息模糊等缺点，以及空间分辨率增强任务与目标检测任务目前所采取的分离机制，这些都会影响目标检测的精度。为了提高目标检测的精度，本项目主要研究基于深度学习的高光谱图像分辨率增强与目标检测联合优化模型与算法。主要内容包括：高光谱图像空间结构和光谱信息的深度特征学习方法，以及利用提取的空谱特征进行空间分辨率增强和目标检测；以分辨率增强的“光谱保真性”和目标检测的“光谱可鉴别性”为优化目标，提出多任务驱动的基于深度学习的联合优化模型，并设计出高效的并行求解算法。本项目不仅为高光谱遥感分辨率增强和目标检测提供强有力的技术支撑，同时为高光谱遥感在对地观测和深空观测等相关领域的实际应用提供新的方法和手段。