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基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术
被引量：
4
1
作者
胡伟东
张文龙
+4 位作者
安大伟
王璐
陈实
岳芬
LIGTHART Leo P.
《上海航天》
CSCD
2018年第2期13-19,共7页
风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度...
风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。
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关键词
超分辨率
卷积神经网络
双三次插值
毫米波和亚毫米波成像仪
图像增强
非过采样数据
亮温图像
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职称材料
题名
基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术
被引量：
4
1
作者
胡伟东
张文龙
安大伟
王璐
陈实
岳芬
LIGTHART Leo P.
机构
北京理工大学
国家卫星气象中心
代尔夫特理工大学
出处
《上海航天》
CSCD
2018年第2期13-19,共7页
基金
国家自然科学基金重大科研仪器项目(61527805)
国家自然基金面上项目(41775030)
教育部高等学校创新引智计划项目(B14010)
文摘
风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。
关键词
超分辨率
卷积神经网络
双三次插值
毫米波和亚毫米波成像仪
图像增强
非过采样数据
亮温图像
Keywords
super-resolution
convolutional neural network
bicubic interpolation
millimeter and sub-millimeter sounding/imager
image enhancement
non-oversampling data
brightness temperature image
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术
胡伟东
张文龙
安大伟
王璐
陈实
岳芬
LIGTHART Leo P.
《上海航天》
CSCD
2018
4
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