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基于深度残差神经网络的多光谱图像全色锐化算法研究

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基于深度残差神经网络的多光谱图像全色锐化算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
1 绪论第12-20页
    1.1 研究背景与研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 全色锐化算法研究现状第13-15页
        1.2.2 全色锐化算法分类第15-16页
        1.2.3 存在的问题第16-17页
    1.3 研究内容以及技术路线第17-18页
    1.4 本文章节安排第18-20页
2 经典全色锐化算法与评价标准第20-37页
    2.1 基于成分替换的全色锐化方法第20-24页
        2.1.1 基于主成分分析的全色锐化算法第21-22页
        2.1.2 基于Gram-Schmidt正交化的全色锐化算法第22-24页
        2.1.3 基于Brovey变换的全色锐化算法第24页
    2.2 基于多分辨率分析的全色锐化方法第24-27页
        2.2.1 基于高通滤波的全色锐化算法第25页
        2.2.2 基于小波变换的全色锐化算法第25-26页
        2.2.3 基于Indusion的全色锐化算法第26-27页
    2.3 基于变分的全色锐化方法第27-29页
    2.4 基于深度学习的全色锐化方法第29-30页
    2.5 全色锐化方法质量评估第30-37页
        2.5.1 Wald协议第31-32页
        2.5.2 光谱角度匹配第32页
        2.5.3 相关系数第32-33页
        2.5.4 均方根误差第33页
        2.5.5 相对全局综合指数第33-34页
        2.5.6 通用图像质量指数与全局度量Q4第34-35页
        2.5.7 无参考质量评价指标第35-37页
3 基于深度残差网络的多光谱全色锐化算法第37-56页
    3.1 卷积神经网络第37-41页
    3.2 深度残差网络第41-46页
        3.2.1 梯度消失和梯度爆炸问题第41-43页
        3.2.2 网络退化与深度残差网络第43-46页
    3.3 基于改进的深度残差网络的多光谱全色锐化算法第46-56页
        3.3.1 高通域第46-48页
        3.3.2 转置卷积上采样第48-49页
        3.3.3 输入层第49-50页
        3.3.4 ASPP模块第50-52页
        3.3.5 目标函数第52-56页
4 实验设计和实验结果第56-71页
    4.1 实验数据介绍第56-58页
    4.2 实验设计和结果分析第58-71页
        4.2.1 基于改进的ResNet全色锐化算法结果分析第58-63页
        4.2.2 传统全色锐化算法与改进算法的实验结果对比分析第63-69页
        4.2.3 真实数据集实验设计和结果分析第69-71页
5 总结与展望第71-73页
    5.1 本文研究内容总结第71-72页
    5.2 未来研究发展与展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-79页

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