基于状态空间模型的高光谱与全色图像融合方法

本申请的实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于状态空间模型的高光谱与全色图像融合方法，包括：对获取到的公开的高分辨率高光谱样本图像进行采样，得到低分辨率高光谱样本图像和全色样本图像，组成训练样本集；基于训练样本集对预构建基于状态空间模型的融合网络进行迭代训练，直至满足预设的收敛条件后，得到训练完成的融合网络；其中，融合网络由特征提取子网络和跨模态融合子网络组成；将基于同一场景获得的低分辨率高光谱图像和全色图像输入至训练完成的融合网络中，获得训练完成的融合网络输出的重建的高分辨率高光谱图像。该方法可以更好地探索多模态图像融合成像的内部特征和多模态关系，从而有效重建高分辨率的高光谱图像。