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【超分:光谱响应函数】

(光谱响应函数引导的深度优化驱动网络光谱超分辨)高光谱图像(HSI)是许多研究工作的关键。光谱超分辨率(SSR)是一种用于从HR多光谱图像获得高空间分辨率(HR)HSI的方法。传统的SSR方法包括模型驱动算法和深度学习。通过展开变分方法,本文提出了一种具有,从而产生物理上可解释的网络。与完全数据驱动的CNN不同,。此外,信道注意模块(CAM)和重新制定的频谱角映射损失函数,以实现一个有效的重建模型

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