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双判别器深度残差GAN高光谱图像融合

中国图象图形学报 2024年第7期29卷 2046-2062页

作者：周庆泽郭擎王海荣李安中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

目的为了解决高空间分辨率多光谱图像与高光谱图像融合时的多波段对多波段问题,以及高空间分辨率多光谱图像波谱范围不能完全涵盖高光谱图像波谱范围而导致的光谱失真问题,本文利用深度学习的数据驱动优势,基于高分5号(GF-5)高光谱数据... 详细信息

目的为了解决高空间分辨率多光谱图像与高光谱图像融合时的多波段对多波段问题,以及高空间分辨率多光谱图像波谱范围不能完全涵盖高光谱图像波谱范围而导致的光谱失真问题,本文利用深度学习的数据驱动优势,基于高分5号(GF-5)高光谱数据和Sentinel-2多光谱数据,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的高光谱图像空谱融合方法——双判别器深度残差GAN网络(two discriminator deep residual GAN,2DDRGAN)。方法考虑待融合图像间的波谱范围关系,采用分组融合策略,利用波段间的相关性,将多对多的融合问题转变为多个一对多的融合问题。使用深度残差模块深度提取图像的光谱和空间特征,用两个判别网络对融合图像的空间和光谱质量分别进行判断,改善生成网络生成的融合图像质量。另外,本文的深度学习网络不需要制作额外的融合结果标签,待融合图像本身就是标签,这大大降低了高光谱融合的工作量,也是目前深度学习遥感图像融合的根本改变。结果与常用传统空谱融合方法和经典深度学习方法比较的实验结果表明,对于不同地物类型数据,该网络得到的融合结果在提升空间分辨率的同时,有较高的光谱保真度。光谱曲线评价也验证了该网络对于高空间分辨率图像波谱范围以外的高光谱图像波段进行融合时有良好的光谱保真度。结论本文方法通过深度残差模块提取高光谱图像光谱特征和高空间分辨率图像空间特征,同时引入双判别网络,使得融合结果在保持光谱信息的同时更好地提升空间信息。

关键词：高光谱图像空谱融合高空间分辨率多光谱图像光谱失真融合策略生成对抗网络(GAN) 光谱曲线评价

不需制备样品与获得期望强度的红外单光束谱（英文）

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光谱学与光谱分析 2017年第5期37卷 1581-1586页

作者：屈丽莉王海水曾强华南理工大学化学化工学院广东广州510640

为扣除溶剂或其他背景组分的干扰,测量红外光谱时常常需要获得期望强度的高质量背景单光束谱。通常,实验上获得期望强度的背景谱是极其困难的。为实现这一重要且十分困难的目标,引进了杂化单光束谱的概念。同一溶液但不同厚度的b1和b2... 详细信息

为扣除溶剂或其他背景组分的干扰,测量红外光谱时常常需要获得期望强度的高质量背景单光束谱。通常,实验上获得期望强度的背景谱是极其困难的。为实现这一重要且十分困难的目标,引进了杂化单光束谱的概念。同一溶液但不同厚度的b1和b2的两样品的单光束谱分别为b1和b2,则定义它们的线性组合α=αb1+(1-α)b2为杂化单光束谱,其中α(0≤α≤1)称为组分因子。调整组分因子α数值,就可以精确调控杂化谱的强度。在合适的条件下,杂化谱α与厚度为b2-αb2+αb1的真实样品的光谱高度类似,即b2-αb2+αb1≈α。因此,不用制备厚度为b2-αb2+αb1的样品,其单光束谱可以用α来替代。随着α变化,可以得到不同的α,厚度在b1和b2间的真实样品的单光束谱都可用相应的α来替代。实验结果证实,杂化谱提供了一种简单和易操作的扣除背景干扰的高效方法。

关键词：红外光谱杂化单光束谱光谱失真背景扣除光谱类似性

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厚度或浓度分布不均匀样品的红外光谱

光谱学与光谱分析 2016年第4期36卷 943-947页

作者：白沙沙王海水华南理工大学化学与化工学院广东广州510640

红外光谱(IR)测量中对制样的基本要求是样品要均匀。实际工作中经常遇到厚度或浓度分布不均匀的样品,如含气泡的液体等。通过理论模型结合实验结果定量分析了厚度或浓度分布不均匀样品的红外光谱失真问题,对此类不均匀样品的光谱性质做... 详细信息

红外光谱(IR)测量中对制样的基本要求是样品要均匀。实际工作中经常遇到厚度或浓度分布不均匀的样品,如含气泡的液体等。通过理论模型结合实验结果定量分析了厚度或浓度分布不均匀样品的红外光谱失真问题,对此类不均匀样品的光谱性质做了深入研究和系统分析。理论计算和实验结果均表明,只要能够合适地控制实验条件,如制备足够薄的样品或选择吸收较弱的IR峰做分析对象,则厚度或浓度分布不均匀样品的光谱与均匀样品的光谱是高度相似的,完全可以满足定性或定量分析的要求。

关键词：红外光谱浓度分布厚度分布光谱失真定量分析

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红外杂化单光束谱的性质

光谱学与光谱分析 2017年第2期37卷 403-407页

作者：余亚玲屈丽莉王海水华南理工大学化学与化工学院广东广州510640

同一样品不同厚度(b_1和b_2)的两单光束谱ф_(b_1)和ф_(b_2)经线性组合得到杂化单光束谱ф_α=αф_(b_1)+(1-α)ф_(b_2)=αф_0e-Kb_1+(1-α)ф_0e^(-Kb_2),α为杂化系数。通过改变杂化系数α,就可获得任意强度的杂化谱ф_α。系统... 详细信息

同一样品不同厚度(b_1和b_2)的两单光束谱ф_(b_1)和ф_(b_2)经线性组合得到杂化单光束谱ф_α=αф_(b_1)+(1-α)ф_(b_2)=αф_0e-Kb_1+(1-α)ф_0e^(-Kb_2),α为杂化系数。通过改变杂化系数α,就可获得任意强度的杂化谱ф_α。系统研究了杂化光谱ф_α的性质。研究表明,只要控制合适的条件,则厚度为(b_2-αb_2+αb_1)的真实样品的单光束谱ф_b(b=b_2-αb_2+αb_1)与杂化谱ф_α高度相似,ф_α的失真程度可忽略不计。也就是说,厚度在b_1~b_2间任一厚度b的真实样品的单光束谱都可用杂化谱ф_α来表达,ф_α≈ф_b。因此,不需制备厚度为b的样品,通过改变杂化系数α就可获得研究者所希望强度的单光束谱ф_b。杂化谱方法有望在扣除背景干扰等方面得到广泛应用。

关键词：红外光谱杂化单光束谱性质光谱失真期望的强度

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调制传递函数对全色多光谱图像融合影响

遥感信息 2016年第3期31卷 68-75页

作者：曾炫杰陈强南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

针对高分辨率影像全色(Panchromatic,Pan)波段和多光谱(Multispectral,MS)波段的pan-sharpening融合后图像光谱失真的问题,基于调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)的全色多光谱图像融合模型考虑到了多光谱图像的MTF值对融合图像质量的影响,采用了与多光谱图像相同的MTF值所构建的低通滤波器,得到较好的融合结果,但如何选择一个合适的MTF值还没有很好地解决。该文针对不同MTF值对模型融合结果的影响做了详细的分析与实验,并通过线性搜索的方式找出最优的MTF值。实验结果证明了该最优MTF能够同时提高模型融合结果的光谱细节和空间细节。

关键词： MTF 图像融合 pan-sharpening 光谱失真空间细节

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一种基于组合融合策略的遥感影像融合方法

计算机工程 2016年第12期42卷 241-247页

作者：楚恒王兴刘红彬晁拴社重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 西南大学地理科学学院重庆400715 重庆市勘测院重庆400020

针对影像融合过程中绿色植被区极易产生光谱失真的问题,在分析常用不同融合方法特点的基础上,提出一种适用于资源三号卫星影像融合的方法。运用归一化差分植被指数将原始影像分离为绿色植被区和非绿色植被区,对分离后的2个区域根据其不... 详细信息

针对影像融合过程中绿色植被区极易产生光谱失真的问题,在分析常用不同融合方法特点的基础上,提出一种适用于资源三号卫星影像融合的方法。运用归一化差分植被指数将原始影像分离为绿色植被区和非绿色植被区,对分离后的2个区域根据其不同的融合特点和要求构建一种组合融合策略进行影像融合。针对非绿色植被区域,利用线性回归理论构建多光谱图像和经过全色图像处理后得到HP之间的线性关系,求取回归系数拟合LRP进行融合,而对绿色植被区则利用光谱保真性较好的GS方法进行融合。实验结果表明,与FIHS,GIHS,Brovey,GS以及分区域拟合等融合方法相比,基于组合融合策略的影像融合方法具有最优的融合效果,可获得相对较高的空间分辨率,有效地解决了融合影像尤其是绿色植被区融合影像的光谱失真问题。

关键词：光谱失真资源三号组合融合策略光谱保真度影像融合

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基于区域分割的遥感影像融合方法的研究

电子技术应用 2016年第5期42卷 116-119页

作者：楚恒王兴李洪川重庆邮电大学通信学院重庆400065 西南大学地理科学学院重庆400715 重庆市勘测院重庆400020

在遥感影像中,颜色特征信息点多的区域容易在影像融合过程中产生光谱失真。对此,在影像融合之前先将影像分割成绿色植被区域、水体区域和其他区域三块区域,然后每一块区域选择适合自身的影像融合算法来集中不同融合算法的优势,以改善影... 详细信息

在遥感影像中,颜色特征信息点多的区域容易在影像融合过程中产生光谱失真。对此,在影像融合之前先将影像分割成绿色植被区域、水体区域和其他区域三块区域,然后每一块区域选择适合自身的影像融合算法来集中不同融合算法的优势,以改善影像的融合效果。实验结果表明,新方法的融合效果更好,融合影像可以获得相对较高的空间分辨率,而且光谱信息丢失更少,融合影像的光谱保真度达到了较好的效果。

关键词：光谱失真分割空间分辨率光谱保真度

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通过直方图中轴化提高融合图像光谱保真度

计算机应用 2017年第2期37卷 559-563页

作者：赵丽玲孙权森南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京信息工程大学信息与控制学院南京210044

针对遥感图像融合过程中光谱失真问题,提出一种基于直方图中轴化策略的图像融合算法。首先,将多光谱图像进行IHS变换;然后,采用直方图中轴化策略调整多光谱图像强度分量图像和全色图像的像素直方图,使之趋于一致;最后,进行IHS反变换获... 详细信息

针对遥感图像融合过程中光谱失真问题,提出一种基于直方图中轴化策略的图像融合算法。首先,将多光谱图像进行IHS变换;然后,采用直方图中轴化策略调整多光谱图像强度分量图像和全色图像的像素直方图,使之趋于一致;最后,进行IHS反变换获得高质量的彩色图像。理论分析和实验结果表明,该算法不仅可以较好地抑制融合图像光谱失真,同时也能有效保留融合图像的空间分辨率,算法步骤简单、容易实现;与四种传统融合算法(IHS变换、主成分分析(PCA)法、小波变换(WT)法、Brovey)相比,该算法生成的融合图像具有良好的视觉效果,特别是在峰值信噪比(PSNR)、光谱扭曲度和信息熵等客观评价指标中明显优于对比算法。基于直方图中轴化策略融合的遥感图像光谱失真度小、空间信息保持度高。

关键词：遥感图像融合光谱失真灰度直方图中轴化 IHS变换

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红外杂化光谱在多组分光谱分离中的应用

红外杂化光谱在多组分光谱分离中的应用

作者：徐杨彪华南理工大学

学位级别：硕士

红外光谱作为化学研究中一种十分重要的分析和鉴定手段,可以提供丰富的物质结构信息。红外光谱一大特点是样品的适用性非常广泛,无论气体、液体、固体都可以进行红外光谱的测定。此外,红外光谱由于测试迅速、操作便捷、重复率好、样品... 详细信息

红外光谱作为化学研究中一种十分重要的分析和鉴定手段,可以提供丰富的物质结构信息。红外光谱一大特点是样品的适用性非常广泛,无论气体、液体、固体都可以进行红外光谱的测定。此外,红外光谱由于测试迅速、操作便捷、重复率好、样品使用少等特点而广泛应用于化学、生物、医学、材料、天文、光学、气象、物理等领域。在红外光谱的测量过程中经常会遇到多组分体系,当不同组分的红外吸收峰发生重叠时将会对我们的定性与定量分析产生严重的不利影响。为此本论文引入了杂化光谱的概念,将两个同一样品的不同浓度光谱进行线性组合得到杂化光谱。通过改变杂化因子（本文利用改变扫描次数改变杂化因子）就可以得到不同的杂化光谱,因此我们可以利用杂化光谱来代替在这个浓度区间内任意浓度的样品光谱。基于杂化光谱的这一独特优势,我们将杂化光谱法引入到多组分的光谱分离当中。当采集溶液衰减全反射（ATR）红外光谱时,选择双背景样品,空ATR作背景1,溶剂ATR作背景2,空ATR扫描32次后暂停,然后继续扫描溶剂ATR背景。随着对背景2扫描次数增加,溶剂峰逐渐变弱,直至溶剂峰消失,实现在线对溶液中溶剂峰的扣除。实验结果表明杂化光谱可以成功扣除溶液中溶剂的吸收峰,DMSO中的水峰,牛血清白蛋白（BSA）溶液中的水峰,单糖、二糖溶液中的水峰,扣除结果明显好于光谱差减技术。杂化光谱无论在Lambert-Beer定律体系还是非Lambert-Beer定律体系均可得到令人满意的结果,解决了光谱差减技术不适用非Lambert-Beer定律体系的缺陷,为红外光谱提供了一种新的测定方法。

关键词：红外光谱杂化光谱光谱失真光谱分离溶剂峰扣除