特征驱动先验的归一化卷积超分辨率重建

目的针对融合一复原法超分辨率重建中融合与复原两大环节,提出新的改进算法框架:用改进的归一化卷积实现融合,再用改进的最大后验估计实现复原,得到更优的超分辨率重建。方法改进的归一化卷积引入了双适应度函数和一种新的混合确定度函数;改进的最大后验估计,引入一种特征驱动先验模型,该模型通过混合两种不变先验模型而得到,形式完全取决于图像自身的统计特征。结果用本文算法对不同降质水平的图像进行重建,并与其他若干算法重建结果比较。无论从视觉效果还是从评价指标,本文算法均优于其他算法。结论本文超分辨率重建算法,融合环节兼顾了邻域像素的空间距离和光度差,充分利用两种确定度函数的各自优势,可以抑制更多噪声和异常值;复原环节的先验模型依据图像特征而不是经验,对图像刻画更准确。实验结果也验证了本文算法的有效性。

面向目标检测的双驱自适应遥感图像超分重建方法

现有光学遥感图像超分重建方法主要是生成视觉上令人满意的图像,并未考虑后续目标检测任务的特殊性,不能有效地应用到目标检测中。基于此,提出了面向目标检测的双驱动自适应多尺度光学遥感图像超分重建方法,将超分重建网络和目标检测网络结合起来,进行联合优化。针对光学遥感图像的特点设计了自适应多尺度遥感图像超分重建网络,集成选择性内核网络和自适应特征门控单元来特征提取和融合,重建出初步遥感图像。通过提出的双驱动模块,将特征先验驱动损失和任务驱动损失传到超分重建网络中,提高目标检测的性能。在UCAS-AOD和NWPU VHR-10数据集上进行实验,并与5种主流方法进行比较,所提方法的峰值信噪比和平均准确率相较于FDSR方法分别提高了1.86 dB和3.73%。实验结果表明,所提方法和光学遥感图像目标检测结合可以取得更好的效果,综合性能更佳。