公开(公告)号：CN114092327A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111288667.2

申请日：2021-11-02

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 江俊君 ,  刘子仟 ,  马清 ,  刘贤明

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种利用异构知识蒸馏的高光谱图像超分辨率方法，给定一个低分辨率的高光谱图像输入ILR∈RL×H×W，经过浅层特征提取，在面向蒸馏的双分支模块DODB上的非线性映射，上采样过程，最终输出一个高分辨率的高光谱图像ISR∈RL×sH×sW；并使用异构知识蒸馏来提升模型性能，蒸馏作用于两个模型的2D特征之间，异构知识蒸馏问题转移到SHSR模型内部的融合问题，将传递的信息视为反馈信息，分别对每个频段的特征进行细化，将特征分为蒸馏部分和保留部分；在定量和定性上获得更好的性能，并重建相对高质量的高光谱图像。

公开(公告)号：CN114092327B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202111288667.2

申请日：2021-11-02

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 江俊君 ,  刘子仟 ,  马清 ,  刘贤明

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提出一种利用异构知识蒸馏的高光谱图像超分辨率方法，给定一个低分辨率的高光谱图像输入ILR∈RL×H×W，经过浅层特征提取，在面向蒸馏的双分支模块DODB上的非线性映射，上采样过程，最终输出一个高分辨率的高光谱图像ISR∈RL×sH×sW；并使用异构知识蒸馏来提升模型性能，蒸馏作用于两个模型的2D特征之间，异构知识蒸馏问题转移到SHSR模型内部的融合问题，将传递的信息视为反馈信息，分别对每个频段的特征进行细化，将特征分为蒸馏部分和保留部分；在定量和定性上获得更好的性能，并重建相对高质量的高光谱图像。