基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法

1.一种基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，其特征在于，该方法具体包括：

2.如权利要求1所述基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，其特征在于，所述s1，具体过程为：

3.如权利要求1所述基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，其特征在于，所述s2，具体为：

4.如权利要求1所述基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，其特征在于，所述s3，使用变形场对高光谱图像的多尺度特征进行位置偏移，在空间位置上与多光谱图像的多尺度特征对齐，其公式为：

5.如权利要求1所述基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，其特征在于，所述s4，将配准的两种模态的多尺度特征在通道方向级联，利用卷积神经网络融合同一尺度的特征，生成带有空间细节的多尺度特征，其公式为：

6.如权利要求1所述基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，其特征在于，所述s5，具体为：

7.如权利要求1所述基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，其特征在于，所述s6，对增强的多尺度特征进行信息融合，通过卷积神经网络重建高空间分辨率的高光谱图像，其公式为：

8.如权利要求1所述基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，其特征在于，所述s7，对于搭建好的网络模型进行有监督的训练，得到适合该模型的网络参数，具体为：