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结合双胞胎结构与生成对抗网络的半监督遥感图像融合
被引量：
5
1
作者
黄珊珊
江倩
+3 位作者
金鑫
李昕洁
冯佳男
姚绍文
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期92-105,共14页
针对当前遥感图像融合算法中存在的标签图像难获取和光谱畸变等问题,提出一种采用双胞胎结构的半监督遥感图像融合方法.采用了由生成器和鉴别器组成的生成对抗网络结构,其中生成器包含编码器和解码器.首先,对多光谱图像进行放大并转换到...
针对当前遥感图像融合算法中存在的标签图像难获取和光谱畸变等问题,提出一种采用双胞胎结构的半监督遥感图像融合方法.采用了由生成器和鉴别器组成的生成对抗网络结构,其中生成器包含编码器和解码器.首先,对多光谱图像进行放大并转换到HSV空间;将多光谱图像的V通道和全色图像分别送入编码器中的双胞胎网络后,通过卷积层和多重跳层连接模型来提取图像特征;然后,将获得的特征送入解码器进行图像重构;再利用鉴别器对融合后的V通道图像进行鉴别,从而获得最优融合结果;最后,将融合后的V通道与多光谱图像的H,S通道拼接起来获得最终的融合图像.另外,设计了一种复合损失函数进行模型训练.在QuickBird卫星遥感图像数据集上的实验表明,该方法有效提高了融合图像中的空间细节信息和色彩信息,与对比算法相比,其融合图像在主观视觉质量和客观评价指标上都具有一定的优势.
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关键词
遥感图像融合
双胞胎网络
条件生成对抗网络
全色图像
多光谱图像
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职称材料
基于深度神经网络的遥感图像彩色化方法
被引量：
3
2
作者
冯佳男
江倩
+3 位作者
金鑫
李昕洁
黄珊珊
姚绍文
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期1658-1667,共10页
为了实现遥感图像彩色化,解决目前彩色化模型存在颜色不准确和颜色溢出等问题,提出一种端到端的深度神经网络模型.首先,通过构建多尺度残差感受域块提取丰富的高维特征;其次,利用U-Net、复杂残差结构、注意力机制和子像素向上卷积等结...
为了实现遥感图像彩色化,解决目前彩色化模型存在颜色不准确和颜色溢出等问题,提出一种端到端的深度神经网络模型.首先,通过构建多尺度残差感受域块提取丰富的高维特征;其次,利用U-Net、复杂残差结构、注意力机制和子像素向上卷积等结构构建一个彩色信息重建网络输出彩色化结果;最后,使用NWPU-RESISC45遥感图像数据集进行训练和验证.结果表明,与其他自动彩色化方法相比,所提方法的PSNR值平均提高6~10 dB,SSIM值增加0.05~0.11,实现了遥感图像彩色化.此外,该方法在RSSCN7和AID数据集上也取得了良好的彩色化效果.
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关键词
深度神经网络
遥感图像
图像彩色化
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职称材料
题名
结合双胞胎结构与生成对抗网络的半监督遥感图像融合
被引量：
5
1
作者
黄珊珊
江倩
金鑫
李昕洁
冯佳男
姚绍文
机构
云南
大学
软件学院
新竹交通大学科技管理研究所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期92-105,共14页
基金
国家自然科学基金(61863036,62002313)
中国博士后科学基金(2019M653507)
云南大学第11届研究生科研创新项目(2019164)。
文摘
针对当前遥感图像融合算法中存在的标签图像难获取和光谱畸变等问题,提出一种采用双胞胎结构的半监督遥感图像融合方法.采用了由生成器和鉴别器组成的生成对抗网络结构,其中生成器包含编码器和解码器.首先,对多光谱图像进行放大并转换到HSV空间;将多光谱图像的V通道和全色图像分别送入编码器中的双胞胎网络后,通过卷积层和多重跳层连接模型来提取图像特征;然后,将获得的特征送入解码器进行图像重构;再利用鉴别器对融合后的V通道图像进行鉴别,从而获得最优融合结果;最后,将融合后的V通道与多光谱图像的H,S通道拼接起来获得最终的融合图像.另外,设计了一种复合损失函数进行模型训练.在QuickBird卫星遥感图像数据集上的实验表明,该方法有效提高了融合图像中的空间细节信息和色彩信息,与对比算法相比,其融合图像在主观视觉质量和客观评价指标上都具有一定的优势.
关键词
遥感图像融合
双胞胎网络
条件生成对抗网络
全色图像
多光谱图像
Keywords
remote sensing image fusion
Siamese networks
conditional generative adversarial networks
panchromatic image
multispectral image
分类号
TP391.41 [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
基于深度神经网络的遥感图像彩色化方法
被引量：
3
2
作者
冯佳男
江倩
金鑫
李昕洁
黄珊珊
姚绍文
机构
云南
大学
软件学院
云南
大学
跨境网络空间安全教育部工程
研究
中心
新竹交通大学科技管理研究所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期1658-1667,共10页
基金
国家自然科学基金(61863036,62002313,62101481)
中国博士后科学基金(2019M653507,2020T130564)
+1 种基金
云南省重点领域科技计划(202001BB050076)
云南大学研究生科研创新基金(2020231).
文摘
为了实现遥感图像彩色化,解决目前彩色化模型存在颜色不准确和颜色溢出等问题,提出一种端到端的深度神经网络模型.首先,通过构建多尺度残差感受域块提取丰富的高维特征;其次,利用U-Net、复杂残差结构、注意力机制和子像素向上卷积等结构构建一个彩色信息重建网络输出彩色化结果;最后,使用NWPU-RESISC45遥感图像数据集进行训练和验证.结果表明,与其他自动彩色化方法相比,所提方法的PSNR值平均提高6~10 dB,SSIM值增加0.05~0.11,实现了遥感图像彩色化.此外,该方法在RSSCN7和AID数据集上也取得了良好的彩色化效果.
关键词
深度神经网络
遥感图像
图像彩色化
Keywords
deep neural network
remote sensing
image colorization
分类号
TP391.41 [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
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合双胞胎结构与生成对抗网络的半监督遥感图像融合
黄珊珊
江倩
金鑫
李昕洁
冯佳男
姚绍文
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
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职称材料
2
基于深度神经网络的遥感图像彩色化方法
冯佳男
江倩
金鑫
李昕洁
黄珊珊
姚绍文
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
3
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