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基于压缩感知与结构自相似性的遥感图像超分辨率方法
被引量：
7
1
作者
潘宗序
黄慧娟
+4 位作者
禹晶
胡少兴
张爱武
马洪兵
孙卫东
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012年第6期859-872,共14页
本文提出了一种基于压缩感知、结构自相似性和字典学习的遥感图像超分辨率方法,其基本思路是建立能够稀疏表示原始高分辨率图像块的字典。实现超分辨率所必需的附加信息来源于遥感图像中广泛存在的自相似结构,该信息可在压缩感知框架下...
本文提出了一种基于压缩感知、结构自相似性和字典学习的遥感图像超分辨率方法,其基本思路是建立能够稀疏表示原始高分辨率图像块的字典。实现超分辨率所必需的附加信息来源于遥感图像中广泛存在的自相似结构,该信息可在压缩感知框架下通过字典学习而得到。这里,本文采用K-SVD方法构建字典、并采用OMP方法获取用于稀疏表达的相关系数。与现有基于样本的超分辨率方法的最大不同在于,本文方法仅使用了低分辨率图像及其插值图像,而不需要使用其他高分辨率图像。另外,为了评价方法的效果,本文还引入了一个衡量图像结构自相似性程度的新型指标SSSIM。对比实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率重构效果和运算效率,并且SSSIM指标与超分辨率重构效果具有较强的相关性。
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关键词
遥感图像超分辨率
结构自相似性
压缩感知
字典训练
图像
质量评价
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职称材料
基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建
被引量：
2
2
作者
王爱丽
宋晓莹
陈雨时
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第3期191-195,共5页
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...
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。
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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
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职称材料
结合局部高清图像的遥感集群目标区域超分辨率重建
被引量：
5
3
作者
阎菩提
邱实
岳程斐
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期956-965,共10页
近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务...
近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像,已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率,且具备足够的细节信息用于分辨目标群,而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征,通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充,而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战,提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法,通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征,并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中,该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法,在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果,证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息,显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力,提升了遥感图像的质量和可用性。
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关键词
遥感图像超分辨率
局部
遥感
图像
辅助
超
分辨率
多层级融合
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职称材料
题名
基于压缩感知与结构自相似性的遥感图像超分辨率方法
被引量：
7
1
作者
潘宗序
黄慧娟
禹晶
胡少兴
张爱武
马洪兵
孙卫东
机构
清华大学电子工程系
北京航空航天大学机械工程与自动化学院
首都师范大学三维空间信息获取与应用教育部重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012年第6期859-872,共14页
基金
国家自然科学基金项目(No.60872083
No.61171117)
国家科技支撑计划项目(No.2012BAH31B01)
文摘
本文提出了一种基于压缩感知、结构自相似性和字典学习的遥感图像超分辨率方法,其基本思路是建立能够稀疏表示原始高分辨率图像块的字典。实现超分辨率所必需的附加信息来源于遥感图像中广泛存在的自相似结构,该信息可在压缩感知框架下通过字典学习而得到。这里,本文采用K-SVD方法构建字典、并采用OMP方法获取用于稀疏表达的相关系数。与现有基于样本的超分辨率方法的最大不同在于,本文方法仅使用了低分辨率图像及其插值图像,而不需要使用其他高分辨率图像。另外,为了评价方法的效果,本文还引入了一个衡量图像结构自相似性程度的新型指标SSSIM。对比实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率重构效果和运算效率,并且SSSIM指标与超分辨率重构效果具有较强的相关性。
关键词
遥感图像超分辨率
结构自相似性
压缩感知
字典训练
图像
质量评价
Keywords
super resolution for remote sensing images
structural self-similarity
compressive sensing
dictionary learn- ing
image quality assessment
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建
被引量：
2
2
作者
王爱丽
宋晓莹
陈雨时
机构
哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
哈尔滨工业大学图像与信息技术研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第3期191-195,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61771171)
文摘
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。
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
Keywords
recursive residual network
remote sensing image super-resolution reconstruction
residual learning
recursive learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合局部高清图像的遥感集群目标区域超分辨率重建
被引量：
5
3
作者
阎菩提
邱实
岳程斐
机构
哈尔滨工业大学航天学院
哈尔滨工业大学(深圳)空间科学与应用研究院
出处
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期956-965,共10页
文摘
近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像,已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率,且具备足够的细节信息用于分辨目标群,而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征,通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充,而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战,提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法,通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征,并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中,该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法,在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果,证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息,显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力,提升了遥感图像的质量和可用性。
关键词
遥感图像超分辨率
局部
遥感
图像
辅助
超
分辨率
多层级融合
Keywords
remote sensing image super-resolution
local satellite image
assisted super-resolution
multi-layer fusion
分类号
TP701 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于压缩感知与结构自相似性的遥感图像超分辨率方法
潘宗序
黄慧娟
禹晶
胡少兴
张爱武
马洪兵
孙卫东
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建
王爱丽
宋晓莹
陈雨时
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
结合局部高清图像的遥感集群目标区域超分辨率重建
阎菩提
邱实
岳程斐
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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职称材料
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