彭进业,张涵毓,付毅豪,张群喜,刘 璐,王 珺

(1.西北大学 信息科学与技术学院,陕西 西安 710127;2.陕西历史博物馆,陕西 西安 710061；3.陕西省丝绸之路文化遗产数字化保护与传承协同创新中心,陕西 西安 710127;)

通过光学成像记录文物形貌是文物数字化最常用的方式之一。其中,最常用的方式是通过数码相机采集红、绿、蓝3个波段的信息,获取RGB三通道图像,记录现有文物的形貌特点。然而,随着光学成像方法的不断发展,越来越多的成像方式应用于文物保护分析中。其中,高光谱成像因其光谱分辨率高,可同时获取数百个连续波段的空间与光谱信息,形成文物的“光谱指纹”,广泛应用于文物鉴定、成分分析、隐含信息挖掘等文物保护分析工作中[1-3]。然而,由于成像传感器的硬件限制[4],现有设备的空间分辨率远达不到高清数码相机的分辨率,限制了高光谱数字化的发展。为了获取具有高空间和高光谱分辨率的数据,本文结合多种传感器拍摄的图像开展研究。

图像融合是提升高光谱图像分辨率的常用方法之一,结合文物数字化影像数据的特点,本文将综合高空间分辨率RGB图像(high spatial resolution RGB images,HR-RGB)的空间细节和低空间分辨率高光谱图像(low spatial resolution hyperspectral images,LR-HSI)的光谱信息,获得高空间分辨率的高光谱图像(high spatial resolution hyperspectral images,HR-HSI)。

目前,很多学者也开展了相关研究，如成分替换法、变分模型法等。由于具有自适应特征提取和学习能力,基于深度学习的图像融合效果更优。Li等人探索了卷积网络在高光谱图像超分辨率中2D和……