自适应滤波器的神经网络生成及遥感图像处理新应用

图像自适应滤波是非线性的图像变换，有广泛的应用场景。传统的图像自适应滤波器均是专家设计的，如双边滤波器和形状自适应滤波等。CNN作为特征提取和非线性能力表达的有效工具，可用于学习构造图像自适应滤波器。本文首先介绍了图像自适应滤波器的生成网络，继而介绍了图像自适应滤波的两个图像处理的新应用：不同时相间的图像变换用于图像插值、不同波段间的图像变换用于图像融合。从这两类应用中，可以窥见图像自适应滤波在构建图像非线性变换方面的应用能力。