a dual-path fusion network for pan-sharpening

双路径融合网络用于全色增强（pan-sharpening）。

全色增强是计算机图像处理领域的一个重要问题，它可以通过将高分辨率全色图像与低分辨率多光谱图像融合来产生高分辨率多光谱图像。此举可使遥感图像更加清晰，从而更容易分析。

双路径融合网络是一种有效的全色增强方法，它将两个分支网络的输出融合在一起。第一条分支网络用于学习全色图像的细节信息，另一条分支网络则用于学习多光谱图像的颜色信息。这种网络结构可以利用两种图像类型的优点，从而产生更精确、更清晰的结果。

该方法使用卷积神经网络（CNN）进行训练，通过对大量遥感图像进行训练和优化，可以获得高质量的全色增强结果。 双路径融合网络的优点在于它可以处理不同分辨率的图像，并且在同时增强图像细节和色彩方面表现出色。它是一种有效而灵活的全色增强技术，广泛应用于遥感图像分析、城市规划和自然资源研究等领域。