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公开(公告)号：CN117611494B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410095039.X
申请日：2024-01-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种全色遥感图像薄云去除方法，包括如下步骤：获取目标场景的全色遥感图像；对全色遥感图像进行预处理；将预处理后的全色遥感图像输入至训练好的薄云去除模型中，输出全色遥感图像对应的无云遥感图像；上述薄云去除模型包含残差卷积层和混合注意力机制。该方法可以有效解决在遥感去云领域中方法陈旧、模型训练代价高昂的问题，以及克服传统方法细节损失严重等问题。
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公开(公告)号：CN117788296B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410201140.9
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，涉及数字图像处理技术，包括以下步骤：获取目标场景的红外遥感图像；对红外遥感图像进行裁剪等预处理；构建包含多尺度卷积和Transformer网络的超分辨率模型并训练，得到经训练的图像超分辨率模型；将预处理后的红外遥感图像输入至训练好的图像超分辨率模型中，输出超分辨率红外遥感图像。该方法通过提取多尺度特征提高超分辨率图像的清晰度，解决在遥感超分辨率领域中传统方法不能有效恢复地表高频特征细节的问题。
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公开(公告)号：CN117788296A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410201140.9
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，涉及数字图像处理技术，包括以下步骤：获取目标场景的红外遥感图像；对红外遥感图像进行裁剪等预处理；构建包含多尺度卷积和Transformer网络的超分辨率模型并训练，得到经训练的图像超分辨率模型；将预处理后的红外遥感图像输入至训练好的图像超分辨率模型中，输出超分辨率红外遥感图像。该方法通过提取多尺度特征提高超分辨率图像的清晰度，解决在遥感超分辨率领域中传统方法不能有效恢复地表高频特征细节的问题。
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公开(公告)号：CN117611494A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410095039.X
申请日：2024-01-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种全色遥感图像薄云去除方法，包括如下步骤：获取目标场景的全色遥感图像；对全色遥感图像进行预处理；将预处理后的全色遥感图像输入至训练好的薄云去除模型中，输出全色遥感图像对应的无云遥感图像；上述薄云去除模型包含残差卷积层和混合注意力机制。该方法可以有效解决在遥感去云领域中方法陈旧、模型训练代价高昂的问题，以及克服传统方法细节损失严重等问题。
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