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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供了一种基于语义理解的卫星视频超分辨率重建方法及系统，进行数据准备，包括对高分辨率卫星视频的裁剪和数据预处理；将基本的超分模型加入部分卷积，得到改进的超分主干网络，然后添加到整体框架中，得到优化后的深度学习模型；所述整体框架包括使用前置分类网络对卫星影像进行语义分割，利用可变形卷积完成帧间配准，通过前置的语义分割结果和超分主干网络来提取不同语义类别的特征信息，最终完成语义特征的融合并超分辨率重建；对所得优化后的深度学习模型进行训练，根据训练所得优化后的深度学习模型对输入的低分辨率视频的超分辨率重建结果。本发明不仅可以有效地提高超分辨率精度，而且具有通用性、操作简单、性能强等优势。
主权项：1.一种基于语义理解的卫星视频超分辨率重建方法，包括以下步骤：步骤1，数据准备，包括对高分辨率卫星视频的裁剪和数据预处理；步骤2，将基本的超分模型加入部分卷积，得到改进的超分主干网络，然后添加到整体框架中，得到优化后的深度学习模型；所述整体框架包括使用前置分类网络对卫星影像进行语义分割，利用可变形卷积完成帧间配准，通过前置的语义分割结果和使用部分卷积改进的超分主干网络来提取不同语义类别的特征信息，最终通过注意力融合模块完成语义特征的融合并根据融合特征完成超分辨率重建；步骤3，对步骤2所得优化后的深度学习模型进行训练；步骤4，根据步骤3训练所得优化后的深度学习模型，对输入的低分辨率视频提取相应的超分辨率重建结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于语义理解的卫星视频超分辨率重建方法及系统
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