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申请/专利权人：自然资源部第一海洋研究所
摘要：本发明属于卫星传感器技术领域，公开了一种GF‑1WFV卫星影像超分辨率方法、系统及应用，基于时空同步的GF‑1PMS和WFV影像进行GF‑1WFV影像超分辨率建模，构建基于深层残差卷积神经网络的GF‑1WFV影像超分辨率模型GFRCAN；在残差模块中引入坐标注意力机制，捕获影像中长距离依赖关系，挖掘影像空间特征；将峰值信噪比PSNR用于网络损失计算，实现超分过程中的影像光谱特征保持；在损失函数中引入SSIM，实现地物细节信息保持；在网络深层特征提取后添加自适应多尺度空间注意力模块AMSA，融合不同尺度特征。实验表明，GFRCAN模型可实现GF‑1WFV卫星影像的2倍超分辨率。
主权项：1.一种GF-1WFV卫星影像超分辨率方法，其特征在于，所述GF-1WFV卫星影像超分辨率方法包括：基于时空同步的GF-1PMS和WFV影像，进行GF-1WFV影像超分辨率分析，构建基于深层残差卷积神经网络的GF-1WFV影像超分辨率模型；所述基于深层残差卷积神经网络的GF-1WFV影像超分辨率模型在残差模块中引入坐标注意力机制，用于捕获影像中长距离依赖关系，挖掘影像空间特征；将峰值信噪比PSNR用于网络的损失计算，以实现超分过程中的影像光谱特征保持；在损失函数中引入SSIM，以实现地物细节信息的保持；在网络深层特征提取后添加自适应多尺度空间注意力模块AMSA，以融合不同尺度特征；其中，所述长距离依赖关系包括地物空间结构和边缘。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部第一海洋研究所 一种GF-1 WFV卫星影像超分辨率方法、系统及应用
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