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结合多尺度卷积块与密集卷积块的遥感图像融合
1
作者
侯林昊
刘帆
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期397-402,共6页
遥感图像融合的目的在于获得与多光谱图像相同光谱分辨率和与全色图像相同空间分辨率的高分辨率多光谱图像。尽管深度学习在遥感图像融合方面取得了显著的成果,但由于深度模型网络的限制,网络无法充分提取图像中丰富的空间信息,导致融...
遥感图像融合的目的在于获得与多光谱图像相同光谱分辨率和与全色图像相同空间分辨率的高分辨率多光谱图像。尽管深度学习在遥感图像融合方面取得了显著的成果,但由于深度模型网络的限制,网络无法充分提取图像中丰富的空间信息,导致融合图像空间信息缺失,融合结果质量低。因此引入了多尺度块,不同尺度的图像特征可以通过不同大小的卷积核学习,从而增加提取特征的丰富性。随后引入了密集卷积块,通过密集连接来达到特征重用的目的,在网络较深时减少了浅层特征信息的丢失。在特征融合阶段,所提方法将网络不同层次的特征图作为特征融合层的输入,提高融合图像的质量。在GE1数据集以及QB数据集上与6种融合算法进行对比实验,实验结果表明所提方法的融合图像更好地保留了空间信息与光谱信息,在主观和客观评价上均优于对比方法。
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关键词
遥感图像融合
深度学习
多光谱图像
多尺度卷积块
密集连接
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职称材料
特高压换流站保护系统全景监视图像超分辨率重建方法研究
被引量:
2
2
作者
谢民
邵庆祝
+3 位作者
汪伟
俞斌
于洋
徐晓冰
《广东电力》
2022年第5期101-109,共9页
针对特高压换流站全景监视系统运行环境导致的视频图像抖动、镜头出现积灰等问题,以及基于深度学习的高分辨率图像重建算法存在细节特征失真和计算复杂度较高的缺陷,提出一种基于多尺度卷积块和残差网络的图像超分辨率重建方法,通过增...
针对特高压换流站全景监视系统运行环境导致的视频图像抖动、镜头出现积灰等问题,以及基于深度学习的高分辨率图像重建算法存在细节特征失真和计算复杂度较高的缺陷,提出一种基于多尺度卷积块和残差网络的图像超分辨率重建方法,通过增加具有较小内核的深度卷积层来获取图像的鲁棒细节特征,并在训练过程中加入残差网络,加快网络收敛速度,解决消失梯度,改善图像重建质量。对部分标准数据集和特高压换流站全景监视图像数据集进行了图像超分辨率重建和目标识别实验研究,与超分辨率卷积神经网络(super-resolution convolutional neural network,SRCNN)和快速超分辨率卷积神经网络(fast SRCNN,FSRCNN)方法相比,所提算法的结构相似指数均值分别增加了0.0043和0.0298,峰值信噪比分别提高了0.17 db和0.83 dB。实验结果表明所提方法重建了细节信息更逼真的高分辨率图像,可以满足换流站全景监视的需求。
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关键词
全景监视
图像超分辨率
多尺度卷积块
残差学习
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职称材料
题名
结合多尺度卷积块与密集卷积块的遥感图像融合
1
作者
侯林昊
刘帆
机构
太原理工大学大数据学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期397-402,共6页
文摘
遥感图像融合的目的在于获得与多光谱图像相同光谱分辨率和与全色图像相同空间分辨率的高分辨率多光谱图像。尽管深度学习在遥感图像融合方面取得了显著的成果,但由于深度模型网络的限制,网络无法充分提取图像中丰富的空间信息,导致融合图像空间信息缺失,融合结果质量低。因此引入了多尺度块,不同尺度的图像特征可以通过不同大小的卷积核学习,从而增加提取特征的丰富性。随后引入了密集卷积块,通过密集连接来达到特征重用的目的,在网络较深时减少了浅层特征信息的丢失。在特征融合阶段,所提方法将网络不同层次的特征图作为特征融合层的输入,提高融合图像的质量。在GE1数据集以及QB数据集上与6种融合算法进行对比实验,实验结果表明所提方法的融合图像更好地保留了空间信息与光谱信息,在主观和客观评价上均优于对比方法。
关键词
遥感图像融合
深度学习
多光谱图像
多尺度卷积块
密集连接
Keywords
Remote sensing image fusion
Deep learning
Multispectral images
Multiscale convolution block
Dense connection
分类号
TP391 [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
特高压换流站保护系统全景监视图像超分辨率重建方法研究
被引量:
2
2
作者
谢民
邵庆祝
汪伟
俞斌
于洋
徐晓冰
机构
国网安徽省电力有限公司
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《广东电力》
2022年第5期101-109,共9页
基金
国网安徽省电力有限公司科技项目(52120019007Z)。
文摘
针对特高压换流站全景监视系统运行环境导致的视频图像抖动、镜头出现积灰等问题,以及基于深度学习的高分辨率图像重建算法存在细节特征失真和计算复杂度较高的缺陷,提出一种基于多尺度卷积块和残差网络的图像超分辨率重建方法,通过增加具有较小内核的深度卷积层来获取图像的鲁棒细节特征,并在训练过程中加入残差网络,加快网络收敛速度,解决消失梯度,改善图像重建质量。对部分标准数据集和特高压换流站全景监视图像数据集进行了图像超分辨率重建和目标识别实验研究,与超分辨率卷积神经网络(super-resolution convolutional neural network,SRCNN)和快速超分辨率卷积神经网络(fast SRCNN,FSRCNN)方法相比,所提算法的结构相似指数均值分别增加了0.0043和0.0298,峰值信噪比分别提高了0.17 db和0.83 dB。实验结果表明所提方法重建了细节信息更逼真的高分辨率图像,可以满足换流站全景监视的需求。
关键词
全景监视
图像超分辨率
多尺度卷积块
残差学习
Keywords
panorama monitoring
image super-resolution
multi-scale convolution block
residual learning
分类号
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
TP391.41 [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
结合多尺度卷积块与密集卷积块的遥感图像融合
侯林昊
刘帆
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
特高压换流站保护系统全景监视图像超分辨率重建方法研究
谢民
邵庆祝
汪伟
俞斌
于洋
徐晓冰
《广东电力》
2022
2
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职称材料
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