【摘 要】
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基于深度学习的图像超分辨率重建算法不能很好地处理现实生活中有多种复杂噪声干扰的低分辨率图片,提出一种双向的生成对抗网络,引入下采样网络及重建网络联合学习的方法。下采样网络模拟生成现实生活中有复杂噪声及受运动干扰的低分辨率图片,重建网络将模拟生成的低分辨率图片恢复为细节清晰的高分辨率图片。实验结果表明,该算法能够重建出视觉效果良好的超分辨率图像,在Set5、DIV2K等通用测试集上,其客观评价指标(
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院 福建福州350116
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基于深度学习的图像超分辨率重建算法不能很好地处理现实生活中有多种复杂噪声干扰的低分辨率图片,提出一种双向的生成对抗网络,引入下采样网络及重建网络联合学习的方法。下采样网络模拟生成现实生活中有复杂噪声及受运动干扰的低分辨率图片,重建网络将模拟生成的低分辨率图片恢复为细节清晰的高分辨率图片。实验结果表明,该算法能够重建出视觉效果良好的超分辨率图像,在Set5、DIV2K等通用测试集上,其客观评价指标(PSNR、SSIM)对比于SRGAN方法分别提高了约0.9 dB,0.25。
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使用仿射变换网络对遥感图像进行空间变换,批量生成训练图像,将特征提取和匹配放在卷积神经网络的端到端架构中,直接预测仿射变换参数;通过采用校正网络对卷积神经网络的结果进行改进,实现遥感图像更加精确的配准。通过与SIFT算法、SURF算法和其他深度学习方法相比,该方法对遥感图像配准的速度和精度均有显著提升。
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