針對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)量大、地形起伏大、覆蓋范圍廣的特點(diǎn),本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像超分辨重建方法,該方法聯(lián)合密集網(wǎng)絡(luò)和深度反投影網(wǎng)絡(luò),組成了密集投影單元,形成深度密集投影網(wǎng)絡(luò),解決了傳統(tǒng)算法在遙感影像超分辨率重建中存在的紋理表征不夠,細(xì)節(jié)提取不足、訓(xùn)練困難等問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在多個(gè)遙感影像數(shù)據(jù)集上,本文與其他對(duì)比方法相比,PSNR和SSIM有明顯提升,重建出的遙感影像紋理標(biāo)征和細(xì)節(jié)特征更加豐富。

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【文章目錄】：
1 引 言
2 相關(guān)理論
    2.1 DenseNET
    2.2 深度反投影網(wǎng)絡(luò)
        (1) 上投影單元:
        (2) 下投影單元:
3 本文算法
    3.1 網(wǎng)絡(luò)模型
    3.2 遙感影像重建流程
    3.3 損失函數(shù)
4 實(shí) 驗(yàn)
    4.1 數(shù)據(jù)集
    4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
5 結(jié) 論



本文編號(hào)：3764717