基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法

王溢琴; 董云云; 刘慧玲

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.01.011

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基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法

光学图像处理与识别 | 更新时间：2025-09-01

- 基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法
- Super-resolution method of hyperspectral image based on GoogLeNet and spatial spectrum transformation
- 光学技术 2022年48卷第1期页码：93-101
- 作者机构：
  
  1. 1:晋中学院信息技术与工程学院
  2. 2:太原理工大学软件学院
  3. 3:晋中学院机械学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山西省教育科学“十三五”规划2020年度‘互联网+教育’专项课题《学习分析视域下大学生在线学情诊断与预警研究》(HLW-20111)的阶段性成果;山西省高等学校科技创新项目(2020L0579);晋中学院“1331工程”创客团队项目(jzxycktd2019039)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.01.011
  中图分类号： TP751
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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王溢琴, 董云云, 刘慧玲. 基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法[J]. 光学技术, 2022,48(1):93-101.

Super-resolution method of hyperspectral image based on GoogLeNet and spatial spectrum transformation[J]. 2022, 48(1): 93-101.
王溢琴, 董云云, 刘慧玲. 基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法[J]. 光学技术, 2022,48(1):93-101. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.01.011.

Super-resolution method of hyperspectral image based on GoogLeNet and spatial spectrum transformation[J]. 2022, 48(1): 93-101. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.01.011.

摘要

为了提高高光谱图像的空间分辨率

提出了一种基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率(SR)方法。设计出遥感图像的光谱SR框架

对图像中不同反射光谱进行提取;采用GoogLeNet的稀疏编码对粗像素光谱进行放大

并投影到高分辨率字典上

将潜在SR表示进行反转

以获得超分辨光谱;为了提高图像重构的保真度

利用GoogLeNet网络的编解码结构实现空间光谱先验变换。在KSC等数据集对所提方法进行验证

实验结果表明

所提方法能够有效重建图像细节信息与纹理结构

平均峰值信噪比(APSNR)、平均结构相似度(ASSIM)以及光谱角映射(SAM)均优于其他对比方法

且能够较好地保持光谱信息。以KSC数据集为例

APSNR、ASSIM和SAM的值分别为25.643dB、0.789和0.084。

Abstract

为了提高高光谱图像的空间分辨率

提出了一种基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率（SR）方法。设计出遥感图像的光谱SR框架

对图像中不同反射光谱进行提取;采用GoogLeNet的稀疏编码对粗像素光谱进行放大

并投影到高分辨率字典上

将潜在SR表示进行反转

以获得超分辨光谱;为了提高图像重构的保真度

利用GoogLeNet网络的编解码结构实现空间光谱先验变换。在KSC等数据集对所提方法进行验证

实验结果表明

所提方法能够有效重建图像细节信息与纹理结构

平均峰值信噪比（APSNR）、平均结构相似度（ASSIM）以及光谱角映射（SAM）均优于其他对比方法

且能够较好地保持光谱信息。以KSC数据集为例

APSNR、ASSIM和SAM的值分别为25.643dB、0.789和0.084。

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