[發明專利]基于深度殘差網絡的高光譜圖像超分辨率重建方法及裝置

在審

• 申請號: 201811094851.1
• 申請日: 2018-09-19
• 公開（公告）號: CN109345476A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發明（設計）人: 鄧承志;顏蘇東;徐晨光;吳朝明;王軍;田偉;汪勝前
• 申請（專利權）人: 南昌工程學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產權代理有限公司 11467
• 代理人: 楊楠

本發明公開了一種基于深度殘差網絡的高光譜圖像超分辨率重建方法。本發明方法利用預先訓練的深度殘差網絡進行高光譜圖像的超分辨率重建；所述深度殘差網絡包含2^M個相同的殘差塊，每個殘差塊包含至少2個卷積層，各殘差塊的超參數一致，并實現權值共享，M為大于1的整數；在所述深度殘差網絡的前向傳播過程中分別以每2^j個殘差塊為一組進行分組，并為每一組殘差塊引入一個跳躍連接，j＝1,2,…,M。本發明還公開了一種基于深度殘差網絡的高光譜圖像超分辨率重建裝置。本發明可以有效地緩解高光譜圖像訓練樣本少、單個樣本數據量大、難以訓練等問題，并且在一定程度上克服了硬件制造技術與成像環境對高光譜圖像分辨率的限制。

技術領域

本發明涉及一種圖像超分辨率重建方法，尤其涉及一種高光譜圖像超分辨率重建方法。

背景技術

高光譜遙感是當前遙感領域的前沿技術。高光譜成像設備在紫外至近紅外的數百個光譜波段上進行連續地成像，采集到的高光譜圖像含有豐富的空間和光譜信息，具有光譜連續、圖譜合一的特性。它的每一個像元都可以提取出一條近似于連續的光譜曲線，用來反映該像元所對應地物的材料屬性，因此，高光譜遙感技術在目標檢測、環境監測、礦物勘探等軍事或民用領域均體現出極高的應用價值。另外在醫學成像中，通過高光譜成像技術獲得的空間分辨光譜成像提供了關于組織生理學、形態學和組成的診斷信息。

受成像條件和光學器件的影響，在高光譜圖像的獲取和處理過程中存在諸多問題：(1)一般高光譜圖像具有較高的光譜分辨率和較低的空間分辨率，較低的空間分辨率大大限制了高光譜圖像的實際應用。從硬件上來提高高光譜圖像的分辨率代價高而效果提升不大，例如對成像光譜儀精度的提高、圖像尺寸的縮小、單位面積內像素采集量的增加，都受到了當前的制造水平和物理規律的制約，從硬件上提高其分辨率較為困難、耗時耗力；(2)高光譜圖像容易受到外界因素的影響，獲取的圖像空間分辨率低且存在出現大量的混合像素，導致圖像質量下降、信息丟失，而圖像質量衰退的過程是不規律的，這使圖像的超分辨率重建更為困難。對圖像的后續處理和使用帶來了一定的問題，影響了應用的可靠性與準確性。(3)針對圖像超分辨率病態(ill-posed)問題，人們提出了多種正則化方法，包括基于插值的方法、基于多幀圖像的方法和基于樣本學習的單幀圖像超分辨率方法。這些方法在灰度圖像或彩色圖像上取得較好的重建效果，但是直接應用于高光譜圖像重建效果并不理想。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于克服現有技術不足，提供一種基于深度殘差網絡的高光譜圖像超分辨率重建方法，可以有效地緩解高光譜圖像訓練樣本少、單個樣本數據量大、難以訓練等問題，并且在一定程度上克服了硬件制造技術與成像環境對高光譜圖像分辨率的限制。

本發明所提出的基于深度殘差網絡的高光譜圖像超分辨率重建方法，利用預先訓練的深度殘差網絡進行高光譜圖像的超分辨率重建；所述深度殘差網絡包含2^M個相同的殘差塊，每個殘差塊包含至少2個卷積層，各殘差塊的超參數一致，并實現權值共享，M為大于1的整數；在所述深度殘差網絡的前向傳播過程中分別以每2^j個殘差塊為一組進行分組，并為每一組殘差塊引入一個跳躍連接，j＝1,2,…,M。

根據相同的發明思路還可以得到以下技術方案：

一種基于深度殘差網絡的高光譜圖像超分辨率重建裝置，包括預先訓練的深度殘差網絡，用于進行高光譜圖像的超分辨率重建；所述深度殘差網絡包含2^M個相同的殘差塊，每個殘差塊包含至少2個卷積層，各殘差塊的超參數一致，并實現權值共享，M為大于1的整數；在所述深度殘差網絡的前向傳播過程中分別以每2^j個殘差塊為一組進行分組，并為每一組殘差塊引入一個跳躍連接，j＝1,2,…,M。

優選地，所述深度殘差網絡在訓練過程中所使用的訓練樣本通過以下方法得到：對高分辨率高光譜圖像進行退化處理，得到對應的低分辨率高光譜圖像；然后分別對高、低分辨率高光譜圖像進行分塊，每一對高、低分辨率高光譜圖像塊即為一個訓練樣本。