遥感影像超分辨率重建有助于丰富地物细节,从而更全面地反映地物目标信息。为了解决目前基于深度学习的超分辨率重建方法难以同时兼顾影像高、低频信息的问题,提出了一种并联式遥感影像超分辨率重建方法。该方法并联了密集深层反投影网...遥感影像超分辨率重建有助于丰富地物细节,从而更全面地反映地物目标信息。为了解决目前基于深度学习的超分辨率重建方法难以同时兼顾影像高、低频信息的问题,提出了一种并联式遥感影像超分辨率重建方法。该方法并联了密集深层反投影网络和浅层多尺度网络,利用密集深层反投影网络精确预测遥感影像的高频内容;同时利用浅层多尺度网络来增加目标可分辨能力,并保留影像的低频部分来提升影像的质量。这个方法在GF-1和GF-2数据集上进行了实验,并在Landsat 8和ASTER异源遥感影像数据集上进行了泛化验证。研究结果表明,相较于增强深度残差网络(enhanced deep residual networks for single image super-resolution,EDSR)、深层和浅层端到端卷积网络(end-to-end image super resolution via deep and shallow convolutional network,EEDS)和密集深层反投影网络(deep back-projection networks for super-resolution,DBPN),峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)分别提升了2.30、2.23、0.25 dB,结构相似度(structural similarity,SSIM)性能指标分别提升了0.1316、0.1085、0.0096。本文方法有助于从数据端改善遥感影像目标识别、地物分类等应用的精度,进一步提高遥感数据在资源调查、环境监测、灾害预报等领域的应用效能。展开更多
文摘遥感影像超分辨率重建有助于丰富地物细节,从而更全面地反映地物目标信息。为了解决目前基于深度学习的超分辨率重建方法难以同时兼顾影像高、低频信息的问题,提出了一种并联式遥感影像超分辨率重建方法。该方法并联了密集深层反投影网络和浅层多尺度网络,利用密集深层反投影网络精确预测遥感影像的高频内容;同时利用浅层多尺度网络来增加目标可分辨能力,并保留影像的低频部分来提升影像的质量。这个方法在GF-1和GF-2数据集上进行了实验,并在Landsat 8和ASTER异源遥感影像数据集上进行了泛化验证。研究结果表明,相较于增强深度残差网络(enhanced deep residual networks for single image super-resolution,EDSR)、深层和浅层端到端卷积网络(end-to-end image super resolution via deep and shallow convolutional network,EEDS)和密集深层反投影网络(deep back-projection networks for super-resolution,DBPN),峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)分别提升了2.30、2.23、0.25 dB,结构相似度(structural similarity,SSIM)性能指标分别提升了0.1316、0.1085、0.0096。本文方法有助于从数据端改善遥感影像目标识别、地物分类等应用的精度,进一步提高遥感数据在资源调查、环境监测、灾害预报等领域的应用效能。
文摘目的探讨TGF-β1在肾组织纤维化中的作用机制。方法采用原代培养的人肾成纤维细胞,将细胞分为0、0.1、1、5ng/ml和10ng/ml不同浓度TGF-β1刺激培养组。应用免疫细胞化学方法检测TGF-β1作用下人肾成纤维细胞热休克蛋白47(heat shock protein 47,HSP47)表达,RT-PCR方法检测TGF-β1作用下人肾成纤维细胞HSP47和Ⅰ型胶原mRNA表达。结果(1)对照组(0ng/ml TGF-β1组)人肾成纤维细胞几乎无HSP47表达,在TGF-β1刺激下,培养的人肾成纤维细胞HSP47表达增强。(2)在0.1~5ng/ml范围内,TGF-β1以剂量依赖方式促进培养的人肾间质成纤维细胞表达HSP47和Ⅰ型胶原mRNA。结论TGF-β1促进肾组织纤维化形成,可能部分是通过其促进肾间质成纤维细胞表达HSP47,进而增加胶原合成所致。