针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足，本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性，提出了一个新的融合网络。该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征，同时块与块之间通过过渡层加快信息流动，从而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的特征。该网络应用残差学习拟合深层特征与浅层特征之间的残差，加快网络的收敛速度。实验中利用GaoFen-1（GF-1）和WorldView-2/3（WV-2/3）的多光谱图像MS （Multispectral Image）和全色图像PAN（Panchromatic Image）（MS与PAN的空间分辨率之比为4）评估本文提出方法的有效性。从视觉效果和定量评估结果两个方面来看，本文方法得到的融合结果要优于所对比的传统方法和深度学习方法，并且该网络具有鲁棒性，能够泛化到不需要预训练的其他卫星图像。本文方法通过特征的重复利用实现了光谱信息的高保真并提高了空间细节分辨能力，有利于遥感图像的应用研究。
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密集卷积残差网络的遥感图像融合
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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