基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建

• 作者: 宋晓莹 王爱丽 陈雨时
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 递归残差网络 遥感图像超分辨率重建 残差学习 递归学习
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 191-195
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 6895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1711-0086

摘要

深层网络有效地提高了重建图像的精度,但是拥有大量参数,使训练时间过长.因此,改进了一种基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建算法,将全局残差学习和局部残差学习相结合,有效地降低训练深层网络的难度,并且通过递归学习控制网络参数.实验结果证明了递归残差网络在遥感图像超分辨率重建中的有效性,改进的网络可以获得更好的主观视觉效果以及客观评价指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王爱丽	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	16	63	5.0	7.0
2	宋晓莹	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	2	2	1.0	1.0
3	陈雨时	哈尔滨工业大学图像与信息技术研究所	9	95	4.0	9.0