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【24h】

Multispectral and Hyperspectral Image Fusion Using a 3-D-Convolutional Neural Network

机译：使用3-D卷积神经网络的多光谱和高光谱图像融合

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In this letter, we propose a method using a 3-D convolutional neural network to fuse together multispectral and hyperspectral (HS) images to obtain a high resolution HS image. Dimensionality reduction of the HS image is performed prior to fusion in order to significantly reduce the computational time and make the method more robust to noise. Experiments are performed on a data set simulated using a real HS image. The results obtained show that the proposed approach is very promising when compared with conventional methods. This is especially true when the HS image is corrupted by additive noise.
机译：在这封信中，我们提出了一种使用3-D卷积神经网络将多光谱和高光谱（HS）图像融合在一起以获得高分辨率HS图像的方法。在融合之前执行HS图像的降维，以显着减少计算时间并使该方法对噪声更鲁棒。在使用真实HS图像模拟的数据集上进行实验。所得结果表明，与常规方法相比，该方法具有很大的发展前景。当HS图像被附加噪声破坏时，尤其如此。

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