【摘 要】
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近年来有不少基于深度学习的单幅遥感图像超分辨率重建方法,虽然在超分辨率的各项指标上都有所提升,但通过人眼观察的超分辨率效果却仍不明显.此前方法在制作低分辨率图像过程中采用的降采样会带来部分信息损失,为了避免此类问题,本文以在数据集部分通过用不同比例尺得到清晰和模糊两种分辨率的遥感图像作为训练数据集对,有效避免了由于降采样带来的原图信息损失.在主网络部分运用了一种基于深度残差块的generative
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093
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近年来有不少基于深度学习的单幅遥感图像超分辨率重建方法,虽然在超分辨率的各项指标上都有所提升,但通过人眼观察的超分辨率效果却仍不明显.此前方法在制作低分辨率图像过程中采用的降采样会带来部分信息损失,为了避免此类问题,本文以在数据集部分通过用不同比例尺得到清晰和模糊两种分辨率的遥感图像作为训练数据集对,有效避免了由于降采样带来的原图信息损失.在主网络部分运用了一种基于深度残差块的generative adversarial network(GAN)图像超分辨率模型,生成网络部分生成超分辨率图像,对抗网
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