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基于多流融合生成对抗网络的遥感图像融合方法
被引量:
10
1
作者
雷大江
张策
+1 位作者
李智星
吴渝
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1942-1949,共8页
由于强大的高质量图像生成能力,生成对抗网络在图像融合和图像超分辨率等计算机视觉的研究中得到了广泛关注。目前基于生成对抗网络的遥感图像融合方法只使用网络学习图像之间的映射,缺乏对遥感图像中特有的全锐化领域知识的应用。该文...
由于强大的高质量图像生成能力,生成对抗网络在图像融合和图像超分辨率等计算机视觉的研究中得到了广泛关注。目前基于生成对抗网络的遥感图像融合方法只使用网络学习图像之间的映射,缺乏对遥感图像中特有的全锐化领域知识的应用。该文提出一种融入全色图空间结构信息的优化生成对抗网络遥感图像融合方法。通过梯度算子提取全色图空间结构信息,将提取的特征同时加入判别器和具有多流融合架构的生成器,设计相应的优化目标和融合规则,从而提高融合图像的质量。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法能够生成高质量的融合图像,在主观视觉和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。
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关键词
计算机视觉
遥感图像
融合
生成对抗网络
多流融合架构
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职称材料
联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法
被引量:
9
2
作者
雷大江
杜加浩
+1 位作者
张莉萍
李伟生
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期237-244,共8页
为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后...
为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼接输入到具有多流融合架构的金字塔模块进行图像重构。金字塔模块由多个骨干网络组成,可以在不同的空间感受野下进行特征提取,能够多尺度学习图像信息。最后,构建空间光谱预测子网融合金字塔模块输出的高级特征和网络前端的低级特征得到具有高空间分辨率的MS图像。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法生成的融合图像在主观目视检验和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。
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关键词
遥感图像
融合
频谱特征提取子网
金字塔模块
多流融合架构
空间光谱预测子网
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职称材料
题名
基于多流融合生成对抗网络的遥感图像融合方法
被引量:
10
1
作者
雷大江
张策
李智星
吴渝
机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
重庆邮电大学网络智能研究所
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1942-1949,共8页
基金
重庆市留学归国人员创新创业项目(cx2018120)
国家社会科学基金(17XFX013)
重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2015jcyjA40018)。
文摘
由于强大的高质量图像生成能力,生成对抗网络在图像融合和图像超分辨率等计算机视觉的研究中得到了广泛关注。目前基于生成对抗网络的遥感图像融合方法只使用网络学习图像之间的映射,缺乏对遥感图像中特有的全锐化领域知识的应用。该文提出一种融入全色图空间结构信息的优化生成对抗网络遥感图像融合方法。通过梯度算子提取全色图空间结构信息,将提取的特征同时加入判别器和具有多流融合架构的生成器,设计相应的优化目标和融合规则,从而提高融合图像的质量。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法能够生成高质量的融合图像,在主观视觉和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。
关键词
计算机视觉
遥感图像
融合
生成对抗网络
多流融合架构
Keywords
Computer vision
Remote sensing image fusion
Generative adversarial network
Multi-stream fusion architecture
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
联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法
被引量:
9
2
作者
雷大江
杜加浩
张莉萍
李伟生
机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
重庆市图像认知重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期237-244,共8页
基金
国家自然科学基金(61972060,61802148,U1401252)
重庆市杰出青年基金(cstc2014jcyjjq40001)
重庆市海外留学人员创新创业基金(cx2018120)。
文摘
为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼接输入到具有多流融合架构的金字塔模块进行图像重构。金字塔模块由多个骨干网络组成,可以在不同的空间感受野下进行特征提取,能够多尺度学习图像信息。最后,构建空间光谱预测子网融合金字塔模块输出的高级特征和网络前端的低级特征得到具有高空间分辨率的MS图像。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法生成的融合图像在主观目视检验和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。
关键词
遥感图像
融合
频谱特征提取子网
金字塔模块
多流融合架构
空间光谱预测子网
Keywords
Remote sensing image fusion
Spectral feature extraction subnet
Pyramid module
Multi-stream fusion architecture
Spatial spectrum prediction subnet
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多流融合生成对抗网络的遥感图像融合方法
雷大江
张策
李智星
吴渝
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
10
下载PDF
职称材料
2
联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法
雷大江
杜加浩
张莉萍
李伟生
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
9
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职称材料
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