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申请/专利权人：郑明振
摘要：本发明提供了一种基于改进BSRGAN的卫星影像超分辨率方法及系统，旨在将多景、多源的大型卫星遥感影像批量进行超分辨率处理，提升卫星影像地物的识别精度。通过三次卷积插值法制作训练样本，利用改进的BSRGAN算法进行模型训练，实现了对低分辨率卫星影像的超分辨率处理。同时，解决了BSRGAN无法处理超大卫星遥感影像的问题，通过滑块分块读取和处理影像，实现了对超大卫星影像的超分辨率处理。最后，通过构建影像投影和影像镶嵌功能，实现了超分后影像的投影变换和拼接，形成了高分辨率的卫星影像成果底图。该方法和系统具有广泛的应用前景，可用于自然资源变化监测等领域。
主权项：1.一种基于改进GAN的卫星影像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用三次卷积插值法，从高分辨率卫星影像生成低分辨率卫星影像，构建高分影像a1和低分影像a2的对应关系，作为模型训练的样本；S2、训练深度学习模型，包括生成器a3和判别器a4，通过生成器学习将低分辨率卫星影像转换为高分辨率卫星影像，并利用判别器评估生成的高分辨率影像的质量；S3、S4、对大型卫星遥感影像进行分块处理，利用滑块分块读取影像并进行超分辨率处理，再将处理后的影像块进行镶嵌合并；S5、对超分辨率处理后的影像块进行投影变换，通过修改影像的空间参考数据，实现影像分辨率的提升；S6、将带有空间参考信息的超分辨率影像块进行拼接，形成最终的高分辨率卫星影像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑明振 一种基于改进BSRGAN的卫星影像超分辨率方法及系统
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