基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建

论文摘要

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。

论文目录

• 1 引言
• 2 递归残差网络模型及改进
•   2.1 残差学习
•   2.2 递归学习
•   2.3 递归残差网络
•     2.3.1 残差单元
•     2.3.2 递归块
• 3 实验结果和分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王爱丽,宋晓莹,陈雨时

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

来源: 计算机工程与应用 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 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

基金: 国家自然科学基金(No.61771171)

分类号: TP751

页码: 191-195

总页数: 5

文件大小: 1712K

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