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基于复合神经网络提升亚米级卫星影像质量
1
作者
胡争胜
董昭
+5 位作者
王华英
苏欣宇
张小磊
李佩
苏群
王涛
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2023年第4期69-78,共10页
低能见度情况下,大气粒子对太阳辐射的散射和吸收效应,降低了卫星影像像质和空间分辨率,传统图像处理方法和现在普遍应用的深度学习算法无法同时提升图像像质和空间分辨率。为了改变该现状,文章提出了基于网格去雾网络(GridDehazeNet)...
低能见度情况下,大气粒子对太阳辐射的散射和吸收效应,降低了卫星影像像质和空间分辨率,传统图像处理方法和现在普遍应用的深度学习算法无法同时提升图像像质和空间分辨率。为了改变该现状,文章提出了基于网格去雾网络(GridDehazeNet)和真实超分辨率生成对抗网络(Real-ESRGAN)组合的复合神经网络。首先采用GridDehazeNet卷积神经网络架构提升卫星影像的清晰度和对比度,再利用Real-ESRGAN增强型超分辨率生成对抗网络以提升卫星影像空间分辨率;最后利用Worldview-3多光谱图像对不同算法进行了测试,并对比不同算法的测试效果。结果表明:该复合神经网络在改善图像像质和分辨率方面效果显著,其中清晰度提高了39.11倍,对比度提高了3倍,信息熵值提高了34%;且同时避免了传统算法所带来过度增强和噪声问题,对小目标物的识别和解译的准确率有显著提高。
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关键词
卫星遥感影像
图像像质
图像
增强
深度学习
超分算法
遥感应用
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职称材料
基于感知模式纹理的人脸识别
2
作者
王小冬
黄陈蓉
《南京工程学院学报(自然科学版)》
2016年第4期10-15,共6页
稀疏表示分类法和局部二值模式是目前广泛运用的人脸表示方法.虽然稀疏表示分类法通过重构算法能很好的稀疏表示人脸,但在人脸的局部特征表示上不够理想.局部二值模式是基于局部纹理特征表示人脸,其提取的局部纹理简单、不连续、不光滑...
稀疏表示分类法和局部二值模式是目前广泛运用的人脸表示方法.虽然稀疏表示分类法通过重构算法能很好的稀疏表示人脸,但在人脸的局部特征表示上不够理想.局部二值模式是基于局部纹理特征表示人脸,其提取的局部纹理简单、不连续、不光滑,造成纹理损失严重.提出局部纹理特征的感知模式纹理的概念,克服了稀疏表示分类法在局部特征表现不佳的缺点,同时又比局部二值模式纹理光滑、鲁棒.利用感知模式纹理特征在Yale和ORL数据库取得了较好的识别效果.
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关键词
稀疏表示
局部二值模式
感知模式纹理
冗余字典
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职称材料
题名
基于复合神经网络提升亚米级卫星影像质量
1
作者
胡争胜
董昭
王华英
苏欣宇
张小磊
李佩
苏群
王涛
机构
河北工程大学数理科学与工程学院
河北省计算光学成像与光电检测技术创新中心
河北省计算光学成像与智能感测国际联合研究中心
国家卫星气象中心
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2023年第4期69-78,共10页
基金
国家自然科学基金(62175059)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2020426)
邯郸市科学技术研究与发展计划(19422083008-69)
文摘
低能见度情况下,大气粒子对太阳辐射的散射和吸收效应,降低了卫星影像像质和空间分辨率,传统图像处理方法和现在普遍应用的深度学习算法无法同时提升图像像质和空间分辨率。为了改变该现状,文章提出了基于网格去雾网络(GridDehazeNet)和真实超分辨率生成对抗网络(Real-ESRGAN)组合的复合神经网络。首先采用GridDehazeNet卷积神经网络架构提升卫星影像的清晰度和对比度,再利用Real-ESRGAN增强型超分辨率生成对抗网络以提升卫星影像空间分辨率;最后利用Worldview-3多光谱图像对不同算法进行了测试,并对比不同算法的测试效果。结果表明:该复合神经网络在改善图像像质和分辨率方面效果显著,其中清晰度提高了39.11倍,对比度提高了3倍,信息熵值提高了34%;且同时避免了传统算法所带来过度增强和噪声问题,对小目标物的识别和解译的准确率有显著提高。
关键词
卫星遥感影像
图像像质
图像
增强
深度学习
超分算法
遥感应用
Keywords
satellite remote sensing
image quality
image enhancement
deep learning
super-resolution algorithm
application of remote sensing
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于感知模式纹理的人脸识别
2
作者
王小冬
黄陈蓉
机构
南京工程学院计算机工程学院
出处
《南京工程学院学报(自然科学版)》
2016年第4期10-15,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61563036)
文摘
稀疏表示分类法和局部二值模式是目前广泛运用的人脸表示方法.虽然稀疏表示分类法通过重构算法能很好的稀疏表示人脸,但在人脸的局部特征表示上不够理想.局部二值模式是基于局部纹理特征表示人脸,其提取的局部纹理简单、不连续、不光滑,造成纹理损失严重.提出局部纹理特征的感知模式纹理的概念,克服了稀疏表示分类法在局部特征表现不佳的缺点,同时又比局部二值模式纹理光滑、鲁棒.利用感知模式纹理特征在Yale和ORL数据库取得了较好的识别效果.
关键词
稀疏表示
局部二值模式
感知模式纹理
冗余字典
Keywords
sparse representation
local binary pattern
compressive sensing pattern texture
over-complete dictionary人脸识别是机器视觉的热点问题,-直受到许多研究人员的关注.在光照、表情、姿态、方向、
图像
尺寸 和
图像
质
量等因素变化的条件下识别难度大、过程复杂,目前处理这些问题的方法分为全局方法和局部方
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复合神经网络提升亚米级卫星影像质量
胡争胜
董昭
王华英
苏欣宇
张小磊
李佩
苏群
王涛
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于感知模式纹理的人脸识别
王小冬
黄陈蓉
《南京工程学院学报(自然科学版)》
2016
0
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职称材料
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