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题名多路径特征融合的遥感图像超分辨率重建算法
被引量:5
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作者
张艳
卢宣铭
刘国瑞
刘树东
孙叶美
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机构
天津城建大学计算机与信息工程学院
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第2期46-53,共8页
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基金
天津市教委科研计划项目(2019KJ105)。
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文摘
针对遥感图像超分辨率重建算法特征利用率低、重建速度慢等问题,提出一种基于多路径特征融合的遥感图像超分辨率重建算法。该算法模型包括浅层特征提取模块、特征融合模块和图像重建模块3个部分。首先,利用浅层特征提取模块提取浅层特征信息;然后,通过级联的方式将每个多路径特征融合模块输出的特征信息进行融合,提高了特征利用率;最后,通过图像重建模块重建高分辨率图像。由于减少了基本单元中卷积层的通道数,从而提高了重建效率。实验表明,该算法在客观评价指标上相对于比较算法均有提高,重建的遥感图像主观效果更好,能够恢复出更多的地物细节信息。
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关键词
超分辨率重建
特征融合
多路径
卷积神经网络
深度学习
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Keywords
super-resolution reconstruction
feature fusion
multipath
convolutional neural network
deep learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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