本发明公开了一种基于神经网络的高光谱图像重构方法,主要解决现有技术重构的高光谱图像稳定性和精度不高的问题。其技术关键是利用神经网络训练拟合彩色图像和高光谱图像之间的非线性映射关系,包括:1)获取高光谱图像集和彩色图像集作为神经网络的训练样本;2)构建神经网络模型并利用训练样本训练神经网络的参数;3)将任给的一幅新彩色图像作为测试样本,输入到训练好的神经网络模型中,神经网络的输出结果即为重构的高光谱图像。本发明降低了高光谱图像重构的计算复杂度,提高了重构高光谱图像的稳定性和精度,可用于光谱检测、地质勘测、环境监测和农业遥感。
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