论文摘要
提出了一种基于生成器网络的遥感图像超分辨率方法。该方法对网络的权重随机初始化,无需使用数据集进行预训练。输入待修复的低分辨率图像,通过迭代训练网络,生成网络输出边缘更为清晰的超分辨率图像。对遥感图像上复杂纹理的修复也达到了更清晰的预期效果。实验结果表明,生成网络能在遥感图像超分辨率上达到经过大量数据集训练的卷积神经网络相似甚至更好的表现。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张清勇,陈智勇,骆潇原
关键词: 图像超分辨率,遥感图像处理,生成网络,图像修复,神经网络
来源: 实验室研究与探索 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 武汉理工大学自动化学院
基金: 国家自然科学基金项目(61573264,71471151),国家级大学生创新创业训练计划(20171049711007),武汉理工大学2017年度校级拟立项教学改革研究项目(w2017112)
分类号: TP751;TP183
页码: 112-115+157
总页数: 5
文件大小: 752K
下载量: 193
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