申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2022-01-29

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114463177B

主分类号：G06T3/4053

分类号：G06T3/4053;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/094

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.05.27#实质审查的生效;2022.05.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于共源信息传递网络的遥感图像超分辨率重建方法，包括：构建数据集、构建共源信息传递网络、训练所述共源信息传递网络、将测试图像输入训练后的所述共源信息传递网络，输出重建结果图像，克服了以往方法难以权衡重建准确度和感知质量的问题，可以在保证结果保真度的情况下生成更多的纹理细节，能够使得到的重建结果图像更清晰。

主权项：1.一种基于共源信息传递网络的遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：构建数据集，所述数据集包括第一分辨率像素块组和第二分辨率像素块组，所述第一分辨率像素块组中的图像与所述第二分辨率像素块组中的图像一一对应，所述第一分辨率像素块组的图像的分辨率小于所述第二分辨率像素块组中的图像的分辨率；构建共源信息传递网络，所述共源信息传递网络包括：第一卷积层、第一卷积块、第二卷积块、第一深度共源卷积块、第二深度共源卷积块、第二卷积层、第三卷积块；从所述第一分辨率像素块组中随机选取一幅图像作为待处理图像，从所述第二分辨率像素块组中获取与所述待处理图像对应的图像作为第一对比图像，利用双三次插值算法对所述待处理图像进行处理得到输入图像，所述输入图像的分辨率与所述第一对比图像的分辨率相同；采用所述第一卷积层处理所述输入图像得到第一特征图；采用所述第一卷积块处理所述第一特征图得到第二特征图；采用所述第二卷积块处理所述第二特征图得到第三特征图；采用所述第一深度共源卷积块处理所述第三特征图后与所述第二特征图并联得到第四特征图；采用所述第二深度共源卷积块处理所述第四特征图后与所述第一特征图并联得到第五特征图；利用三个所述第二卷积层作为重建层，分别处理所述第三特征图、所述第四特征图和所述第五特征图，得到第三结果图像、第二结果图像和第一结果图像，所述第三特征图与所述第三结果图像对应、所述第四特征图与所述第二结果图像对应、所述第五特征图与所述第一结果图像对应；采用所述第三卷积块处理所述第一结果图像得到第一子结果图像；采用所述第三卷积块处理所述第一子结果图像得到第二子结果图像；利用双三次插值算法对所述第一对比图像进行下采样一次得到第二对比图像，对所述第二对比图像进行下采样一次得到第三对比图像；通过对图像提取梯度信息得到梯度图，包括：对所述第一对比图像提取梯度信息得到第一对比图像梯度图、对所述第二对比图像提取梯度信息得到第二对比图像梯度图、对所述第三对比图像提取梯度信息得到第三对比图像梯度图、对所述第一结果图像提取梯度信息得到第一结果图像梯度图、对所述第二结果图像提取梯度信息得到第二结果图像梯度图和对所述第三结果图像提取梯度信息得到第三结果图像梯度图；根据所述第一对比图像、所述第二对比图像、所述第三对比图像、所述第一结果图像、所述第二结果图像、所述第三结果图像、所述第一对比图像梯度图、所述第二对比图像梯度图、所述第三对比图像梯度图、所述第一结果图像梯度图、所述第二结果图像梯度图和所述第三结果图像梯度图计算原始损失；根据所述第一子结果图像、所述第二子结果图像、所述第二对比图像和所述第三对比图像计算对偶损失；根据所述原始损失和所述对偶损失计算总损失；训练所述共源信息传递网络；将测试图像输入训练后的所述共源信息传递网络，输出重建结果图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工大学 基于共源信息传递网络的遥感图像超分辨率重建方法

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