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    基於 SwinTransformer 及深度學習網路之高光譜影像融合
    (2023) 李沃晏; Li, Wo-Yen
    高光譜影像(Hyperspectral Image)以及多光譜影像(Multispectral Image)融合常被用來解決高光譜影像問題，旨在融合低解析度高光譜影像(LRHSI)以及高解析度多光譜影像(HRMSI)，是目前最常見的方法之一，通常高光譜影像的空間解析度較低，且直接取得高解析度之高光譜影像具有高昂的成本，而透過融合獲取高解析度高光譜影像是一種經濟實惠的方法。在影像處理領域融合方法是一種關鍵技術，因為高解析高光譜影像很好的促進了遠程材料辨識及分類任務，從而在衛星遙感領域獲得很大的關注。在衛星遙感領域很少有人嘗試使用Transformer，而Transformer在很多高級視覺任務中表現出驚人的成果，在本文中，我們提出了處理HSI/MSI融合任務的網路模型，基於SwinTansformer以及深度卷積網路(DCNN)之融合網路，稱為SwinDFN，SwinDFN由兩個部分組成：1)傳統卷積神經網路對HSI以及MSI影像初步融合，其中引入了Depthwise卷積技術來更有效地結合 HSI 和 MSI 之間的光譜響應函數以及對網路參數量做壓縮，2)具有殘差結構的SwinTansformer特徵提取模塊，來對影像特徵做增強，所提出之方法實現了基於規模較小的網路達到較好的HSI/MSI融合性能。