基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建

• 作者: 方锦雄 李安翼 王植
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像 超分辨率重建 密集卷积网络 并行卷积神经网络 亚像素卷积
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 博士园地
• 页码范围: 4-8
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 3152字
• 语种: 中文

摘要

针对传统遥感影像超分辨率重建方法依赖同一场景多时相图像序列且需预先配准等缺点,本文提出了一种基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建的方法.该网络直接将低分辨率遥感影像作为网络的初始输入,通过密集卷积神经网络学习影像的高阶表示,获得更具有表达能力的深层特征;同时,在网络中采用并行的1×1卷积滤波器结构,通过该结构减少模型参数;在重建网络中使用亚像素卷积可以更快地实现特征图的重建.在UCMerced_LandUse公共数据集上的实验表明:本文的网络模型提升了传统深度网络的影像重建性能,增强了重建图像的纹理细节并改善影像边缘失真,提升了重建影像的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王植	东北大学资源与土木工程学院	29	145	7.0	11.0
2	李安翼	东北大学资源与土木工程学院	2	0	0.0	0.0
3	方锦雄	东北大学资源与土木工程学院	2	0	0.0	0.0