Многопольчатые спутниковые изображения обладают спектральной информацией, которая может отразить разнообразные признаки земной поверхности, но у них низкое пространственное разрешение и относительно недостаточная текстурная информация. Напротив, панхроматические спутниковые изображения имеют высокое пространственное разрешение и богатую текстурную информацию, но им недостаёт спектральной информации, отражающей разнообразные признаки земной поверхности. Техника объединения изображений позволяет интегрировать их вместе, чтобы каждое изображение могло взаимодействовать с преимуществами другого, тем самым, обеспечивая лучшее соответствие для последующих задач. В этой статье предложен метод объединения многопольчатых и панхроматических спутниковых изображений на основе двусторонней генеративной сети и трансформера. Конкретно, сначала используется руководящее сглаживание, чтобы разложить исходные изображения (многопольчатые и панхроматические) на базовые компоненты, представляющие основную информацию изображения и детальные компоненты, отображающие текстурную и детализированную информацию; затем базовые компоненты многопольчатых и панхроматических спутниковых изображений объединяются, стандартные компоненты, полученные из разложения, также объединяются; далее базовые компоненты, объединенные из базовых компонентов изображений и стандартных компонентов, вводятся в базовую ветвь генератора, и стандартные компоненты, полученные из разложения, также вводятся в ветвь для деталей; затем, учитывая различные характеристики базовых компонентов и стандартных компонентов, извлекается информация о характеристиках с помощью сети трансформера и сверточной нейронной сети, соответственно, чтобы извлечь глобальную спектральную информацию и локальную текстурную информацию из базовой ветви и ветви для деталей; наконец, с помощью продолжающегося антагонистического обучения между генератором и двойными дискриминаторами (базовым и детальным), получается интегрированная картинка с богатой спектральной информацией и высоким пространственным разрешением. Как показывают качественные и количественные сравнительные эксперименты с несколькими репрезентативными методами на общедоступных наборах данных, данный метод обладает определёнными преимуществами, то есть, демонстрирует хорошую способность соединения как в субъективном визуальном эффекте, так и в объективном оценивании.

Объединение спутниковых изображений; Руководящее сглаживание; Сверточные нейронные сети; Генеративные борьбы; Сети трансформера; Базовые компоненты; Детальные компоненты; Панхроматические; Многопольчатые