基于GAN的Pansharpening

基于GAN的Pansharpening技术概述
基于生成对抗网络（GAN）的Pansharpening是一种利用深度学习模型来提高多光谱图像分辨率的技术。传统Pansharpening方法主要依赖于线性和非线性变换，而基于GAN的方法能够更好地捕捉复杂的纹理特征并保留更多的细节信息。
GAN架构设计
在典型的基于GAN的Pansharpening框架中，通常采用U-net结构作为生成器的一部分[^1]。这种编码-解码式的网络可以有效地提取低层次的空间信息以及高层次语义信息之间的关联关系。判别器则用于区分真实高分影像与由生成器合成的结果，从而促使生成更加逼真的融合图像。
数据集准备
为了训练有效的GAN模型，在构建数据集中需要考虑以下几个方面：

配准精度：确保输入的全色波段和对应的多光谱波段之间具有较高的几何一致性；
样本多样性：收集来自不同场景下的遥感影像以增强泛化能力；
标签质量：获取高质量的人工标注或者通过其他手段获得可靠的参考标准。

训练过程优化
针对特定应用领域调整损失函数对于提升性能至关重要。除了常见的均方误差(MSE)，还可以引入感知损失(perceptual loss) 或者风格迁移中的内容相似度衡量指标等内容导向型约束条件，使得最终输出不仅数值上接近目标而且视觉效果更佳。
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
def __init__(self, input_nc, output_nc, ngf=64):
super(Generator, self).__init__()
# 定义 U-net 结构的具体层

def discriminator_block(in_filters, out_filters):
"""定义判别器的一个基本模块"""

loss_function = nn.MSELoss() # 可选加入其他类型的损失项
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