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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．．．．．．．．．．．．．．．．．
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