基于生成对抗网络的机载遥感图像超分辨率重建

摘要：

为解决机载遥感图像质量易受环境影响的问题,对其进行超分辨率重建,对现有深度学习机载遥感图像超分辨率重建方法存在的特征提取能力差、重建图像边缘平滑、模型训练困难的问题进行改进,增强图像重建效果.将生成对抗网络作为模型的整体框架,使用密集剩余残差块增强模型特征提取能力,增加跳跃连接,有效提取机载遥感图像的浅层和深层特征,引入沃瑟斯坦式生成对抗网络优化模型训练.该方法能够有效对机载遥感图像进行4倍重建,在峰值信噪比评价上较对比方法约有2 dB增益,重建出的机载遥感图像在视觉上更清晰、细节更丰富、边缘更锐利.实验结果表明,该方法有效提升了模型特征提取能力,优化了训练过程,重建的机载遥感图像效果较好.

关键词：机载遥感、超分辨率重建、深度学习、密集剩余残差块、特征提取、跳跃链接、沃瑟斯坦、生成对抗网络

所属期刊栏目：15

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51779050

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：74-83