【摘 要】
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遥感图像的超分辨率重建是遥感领域长久以来追求的目标之一,也是计算机视觉领域研究的重要组成部分。海上遥感船舶图像的清晰化重建任务不仅在民用的搜索搜救、能源、渔业、运输业等领域有很多应用场景,而且在军事侦察、国土勘探等领域也发挥着基础且重要的作用。深度学习的超分辨率重建技术在近些年来发展迅速,在软件层面有越来越多新的超分辨率重建算法出现,并且取得了超过传统方法的实用效果。然而现有的深度学习超分辨率重建
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遥感图像的超分辨率重建是遥感领域长久以来追求的目标之一,也是计算机视觉领域研究的重要组成部分。海上遥感船舶图像的清晰化重建任务不仅在民用的搜索搜救、能源、渔业、运输业等领域有很多应用场景,而且在军事侦察、国土勘探等领域也发挥着基础且重要的作用。深度学习的超分辨率重建技术在近些年来发展迅速,在软件层面有越来越多新的超分辨率重建算法出现,并且取得了超过传统方法的实用效果。然而现有的深度学习超分辨率重建方法也存在着对图像亮度空间还原不准确,图像细节纹理失真或过度锐化等问题,在处理遥感图像时在云雾等干扰条件
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