基于多注意力机制的生成对抗网络的遥感图像超分重建

摘要：

针对现有超分辨算法重建后的遥感图像模糊,含有伪影和噪声等问题,提出一种基于多注意力机制的生成对抗网络.首先,在生成器的残差块中引入高效注意力机制,增强全局相关性,提高模型的特征提取能力;其次,利用迭代注意特征融合模块对输入的图像和经过生成器生成的高层语义特征图进行融合,代替长跳跃连接常用的相加操作,减少输入图像进行相加操作时导致的信息损失,使重建后的图像更加清晰;最后,基于WGAN网络优化模型训练,促进网络训练的稳定,加快损失函数的收敛.在不同数据集上验证上述方法,结果表明,相较次优算法,所提方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)上分别提高了 0.062～0.122 dB 和 0.03～0.08.

关键词：生成对抗网络、图像超分辨、高效注意力机制、迭代注意特征融合模块

所属期刊栏目：42

分类号：TP751.2(遥感技术)

资助基金：四川省科技计划;四川轻化工大学研究生创新基金项目

在线出版日期：2023-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：45-52