基于深度学习的空谱遥感图像融合综述
A review of pansharpening methods based on deep learning
| 方法类别 | 主要网络结构 | 特点 |
|---|---|---|
| 残差学习方法 |  | 采用残差连接,提高了信息的流通,避免了由于网络过深所引起的梯度消失问题和退化问题 |
| 密集连接方法 |  | 密集网络作为基础网络,采用密集连接来加强信息的传递 |
| 注意力机制方法 |  | 采用注意力机制自适应调节重要信息,提高特征提取的准确率 |
| 双分支网络方法 |  | 采用2个分支分别提取全色图像和多光谱图像的特征,然后利用融合网络融合所提取的特征 |
| 金字塔网络方法 |  | 利用金字塔网络对输入图像从低空间分辨率到高空间分辨率(或从高空间分辨率到低空间分辨率)提取不同尺度特征 |
| 编码-解码网络方法 |  | 由编码器和解码器构成的对称网络,编码器提取不同尺度特征,解码器还原各尺度信息 |
| 两阶段网络方法 |  | 2个阶段都有着各自任务,发挥不同作用 |
| 多尺度卷积核方法 |  | 采用多个大小不同的卷积核对图像分别进行特征提取以获得不同感受野的特征信息 |