基于卷积神经网络和Mamba模型的高光谱图像超分辨率分析方法研究.docx

基于卷积神经网络和Mamba模型的高光谱图像超分辨率分析方法研究

目录

基于卷积神经网络和Mamba模型的高光谱图像超分辨率分析方法研究（1）

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1高光谱图像超分辨率技术的背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2卷积神经网络在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3Mamba模型简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

高光谱图像超分辨率技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1高光谱图像的特点与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2超分辨率技术的分类与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3卷积神经网络在超分辨率中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1卷积神经网络的基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2卷积神经网络的学习与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.3卷积神经网络的常见网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

Mamba模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1Mamba模型的结构与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2Mamba模型在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

基于卷积神经网络和Mamba模型的高光谱图像超分辨率方法．．．．14

5.1模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.1.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.1.2模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1.3损失函数与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2.2实验参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2.3评价指标选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3.1结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3.2性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3.3消融实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.1超分辨率图像质量分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.3模型优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

基于卷积神经网络和Mamba模型的高光谱图像超分辨率分析方法研究（2）

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.1高光谱图像超分辨率技术背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.2卷积神经网络在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.3Mamba模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.4研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．