隨著國家對圍填海的管控力度進一步加強,自然資源部提出利用衛(wèi)星遙感、人工巡查等多種手段實現(xiàn)對我國管轄海域"15天一覆蓋"的巡查總體要求。為充分利用目前已有的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)源,將超分辨率重建技術(shù)應(yīng)用于海域使用疑點疑區(qū)監(jiān)管工作中,利用軟件算法實現(xiàn)對衛(wèi)星遙感影像分辨率的提高。利用對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Pix2Pix的超分辨率重建算法對2019年獲取的Planet Lab影像進行實驗,經(jīng)過試點應(yīng)用,該方法能有效地輔助提高影像判別的準確度,重建圖像質(zhì)量也能夠滿足業(yè)務(wù)化應(yīng)用,為海域海島相關(guān)監(jiān)管工作提供了數(shù)據(jù)支撐。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 超分辨率重建技術(shù)簡介
    1.1 基于CNN的重建方法
    1.2 基于GAN的重建方法
2 海域使用疑點疑區(qū)信息處理方法
3 實驗及結(jié)果分析
    3.1 實驗參數(shù)選擇
    3.2 結(jié)果分析
4 結(jié)論及展望


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SRGAN技術(shù)的圖像超分辨率重建研究[J]. 鄒鵬輝,曾逸杰,段政宏,鄒鴻飛,徐樂.  科技風. 2019(18)
[2]基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率方法[J]. 包曉安,高春波,張娜,徐璐,吳彪.  浙江理工大學學報(自然科學版). 2019(04)
[3]基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率改進算法[J]. 王一寧,秦品樂,李傳朋,崔雨豪.  計算機應(yīng)用. 2018(01)

碩士論文
[1]基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的聲學圖像超分辨率研究[D]. 梁雪燦.哈爾濱工程大學 2019
[2]基于CNN的醫(yī)學超聲圖像超分辨率重建[D]. 秦天天.重慶大學 2018
[3]基于深度學習的圖像超分辨率重建算法研究[D]. 崔盼盼.山東科技大學 2017



本文編號：3698596