公开(公告)号：CN113034361A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110236027.0

申请日：2021-03-03

Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心

Inventor： 张泽远 ,  郭明强 ,  陈学业 ,  郑晓云 ,  葛亮 ,  曹威 ,  吴亮 ,  谢忠

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明提供一种基于改进ESRGAN的遥感影像超分重建方法，包括：构建改进遥感影像超分重建网络模型，包括生成网络和判别网络；生成网络由：64个尺寸为3x3的卷积核、23个RRDB模块构成的残差网络、LeakyReLU激活函数组成；判别网络包括6层，采用偶数尺寸卷积核的全卷积网络并加入BN层和LeakyReLU激活层进行构造；判别网络的第一层输入为：原始低分辨率遥感影像real_A双三次插值放大后的图像和生成网络生成的fake_B图像进行通道合并后的图像；交替训练所述生成网络和判别网络，并更新生成网络和判别网络的参数，最终得到改进的遥感影像超分重建网络模型。本发明的有益效果：可以生成清晰度和纹理特征更加接近真实高分辨率遥感图像的高清影像。

公开(公告)号：CN113034361B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202110236027.0

申请日：2021-03-03

Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心

Inventor： 张泽远 ,  郭明强 ,  陈学业 ,  郑晓云 ,  葛亮 ,  曹威 ,  吴亮 ,  谢忠

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明提供一种基于改进ESRGAN的遥感影像超分重建方法，包括：构建改进遥感影像超分重建网络模型，包括生成网络和判别网络；生成网络由：64个尺寸为3x3的卷积核、23个RRDB模块构成的残差网络、LeakyReLU激活函数组成；判别网络包括6层，采用偶数尺寸卷积核的全卷积网络并加入BN层和LeakyReLU激活层进行构造；判别网络的第一层输入为：原始低分辨率遥感影像real_A双三次插值放大后的图像和生成网络生成的fake_B图像进行通道合并后的图像；交替训练所述生成网络和判别网络，并更新生成网络和判别网络的参数，最终得到改进的遥感影像超分重建网络模型。本发明的有益效果：可以生成清晰度和纹理特征更加接近真实高分辨率遥感图像的高清影像。