為了提升遙感圖像超分辨率重建算法紋理細(xì)節(jié)信息還原能力,該文提出了一種基于特征空間感知損失深度殘差網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像超分辨率重建算法。該算法增加了深度殘差網(wǎng)絡(luò)中的殘差塊數(shù)量,在網(wǎng)絡(luò)末端采用了亞像素卷積的方法,并在損失函數(shù)中增加了特征空間感知損失。在UCMerced_LandUse數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練,并在UCMerced_LandUse數(shù)據(jù)集和Draper Satellite Image Chronology數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果證實(shí)了該算法與其他算法相比在峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)上均有一定的提高,證實(shí)了該算法較好的超分辨率重建效果與還原遙感圖像紋理細(xì)節(jié)信息的能力。

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【部分圖文】：

圖7實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

圖6實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表1圖像超分辨率質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.1QualityEvaluationofImageSuper-ResolutionResults測(cè)試圖像放大倍數(shù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)雙三次插值法SRCNNSRResNet本文算法UCMerced-LandUs....

圖8獲取的包頭靶場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖像

本文還以中科院微小衛(wèi)星創(chuàng)新研究院的高分微納衛(wèi)星的遙感圖像為測(cè)試集驗(yàn)證了算法的有效性。圖8為包頭地區(qū)的靶場(chǎng)圖片。圖8(a)為原攝取的圖片經(jīng)去霧處理后的效果,大小為2000像素×1050像素。本文選取其中感興趣的部分進(jìn)行實(shí)驗(yàn),大小為177像素×177像素,如圖8(b)所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)....

圖9獲取的包頭靶場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖像結(jié)果對(duì)比

圖8獲取的包頭靶場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖像3結(jié)束語(yǔ)

圖1殘差塊

式中:Ws為維度匹配矩陣。1.1.2亞像素卷積層

本文編號(hào)：4000958