超分辨率重建
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基于深度学习的遥感图像超分辨率重建方法是计算机视觉中的重要方法之一。传统的遥感图像超分辨率重建方法已无法满足地物目标识别和土地检测等应用的需求,如何利用深度学习来重建遥感图像的分辨
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郑州大学学报(工学版)
2022年05期
遥感图像
超分辨率重建
深度学习
卷积神经网络
生成对抗网络
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为了解决红外遥感图像超分辨率重建与辐射定标精度保真之间的矛盾,结合正则化超分辨率重建理论,建立了基于二阶总广义变分的超分辨率重建模型。通过分析重建模型的特点,引入交替方向乘子法进行
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西安电子科技大学学报
2019年02期
辐射保真
超分辨率重建
二阶总广义变分
交替方向乘数法
高频信息图像
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成像雷达具有全天时、全天候的观测能力,能够通过成像处理获得目标雷达图像信息,是对地观测、侦察监视等民用和军用领域中的重要遥感设备。高分辨率雷达图像能够提供目标的详细轮廓和精细结构,
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电子与信息学报
2024年05期
雷达图像
极化
超分辨率重建
信号处理
深度学习
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由于遥感设备的性能限制,使得采集的遥感影像质量受到影响,低分辨率的遥感影像限制了遥感解译应用的精度。当前针对遥感影像的超分辨率重建研究仍然存在重建后的遥感影像地物全局信息和纹理细节
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测绘学报
2023年04期
高分辨率遥感影像
超分辨率重建
生成对抗网络
纹理增强
全局特征
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图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一,不仅可以提高图像分辨率改善图像质量,还可以辅助其他计算机视觉任务.近年来,随着人工智能浪潮的兴起,基于深度学习的图像超分辨率重
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电子学报
2022年09期
超分辨率重建
深度学习
单帧图像
卷积神经网络
生成对抗网络
Transformer
挑战赛
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本文针对传统生成式对抗网络训的图像超分辨率重建效果不佳、训练较难等问题,基于深度特征均方误差,提出一种基于WGAN-GP的图像超分辨率重建算法。该算法首先使用改进的带Wassers
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电子技术与软件工程
2021年20期
生成式对抗网络
Wasserstein距离
梯度惩罚
深度模型特征图
超分辨率重建
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近年来,基于深度学习的超分辨率重建技术已经广泛应用于多时相高光谱影像、高分影像超分辨率重建等领域。多角度遥感影像之间具有丰富的互补信息,可用于超分辨率重建。针对高分辨率多角度遥感影
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武汉大学学报(信息科学版)
2021年11期
超分辨率重建
多角度遥感影像
深度学习
动态上采样滤波
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随着临床对医学图像高分辨率的要求,基于低分辨率医学图像的超分辨率重建算法已成为研究热点,该类方法在不需要改进硬件设备的情况下,可以显著提高图像分辨率,因此对其进行综述具有重要意义。
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北京生物医学工程
2019年05期
超分辨率重建
医学图像处理
字典学习
稀疏表示
卷积神经网络
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生成式对抗神经网络在约束图像生成表现出了巨大潜力,使得其适合运用于图像超分辨率重建。但是使用生成式对抗神经网络重建后的超分辨率图像存在过度平滑,缺少高频细节信息的缺点。针对单帧图像
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红外与激光工程
2018年02期
超分辨率重建
深度学习
生成式对抗神经网络
红外成像
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超分辨率(SR)重建技术是利用一幅或多幅低分辨率(LR)图像的信息重建出一幅高分辨率(HR)图像,同时能够消除由成像器件引入的模糊、噪声。该技术应用领域广泛,已经成为国内外图像处理
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计算机技术与发展
2011年05期
超分辨率重建
重建原理
重建方法
研究方向
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