【摘 要】
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随着科学技术的发展,对传感器捕获遥感信息的要求日益苛刻,大量的图像恢复技术被提出来.由于扫描条带和信息传输等限制因素,传感器在捕获图像时往往不能同时获得具有高时间和高空间分辨率的遥感图像.图像恢复技术是期望将不同传感器所捕获的同一场景内的信息不全的图像信息恢复成同时具有高时间和高空间分辨率的图像信息.本文在基于深度学习理论的基础上,研究了在时空欠采样条件下不同卷积神经网络模型的图像融合恢复,并对其
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随着科学技术的发展,对传感器捕获遥感信息的要求日益苛刻,大量的图像恢复技术被提出来.由于扫描条带和信息传输等限制因素,传感器在捕获图像时往往不能同时获得具有高时间和高空间分辨率的遥感图像.图像恢复技术是期望将不同传感器所捕获的同一场景内的信息不全的图像信息恢复成同时具有高时间和高空间分辨率的图像信息.本文在基于深度学习理论的基础上,研究了在时空欠采样条件下不同卷积神经网络模型的图像融合恢复,并对其进行了数学理论分析和实验结果对比.具体内容如下:1、研究了基于带权差分的卷积神经网络时空融合模型.考虑到在实际传感器捕获遥感图像的过程中,同间隔时间内,往往低空间分辨率图像要比高空间分辨率图像在数量上多.为了充分合理地利用低空间分辨率图像,本文提出了图像信息在时间轴上采取了带权差分处理方法,再利用卷积神经网络模型建立了输入与输出图像之间的非线性关系.同时,分析了卷积神经网络的矩阵运算过程的数学性质,在此基础上,说明了卷积神经网络的本质及其收敛原因.通过分析低空间分辨率和高空间分辨率图像之间的非线性映射关系,并从该映射的Taylor展式出发,提出了利用多帧低空间分辨率图像的差分加权来学习高空间分辨率图像的差分的图像恢复算法,并从理论上得到了差分加权算法的优越性.利用两组常用研究图像的公共数集,对所提出图像恢复技术的性能进行评价.实验结果表明:在高空间分辨率图像不足的情况下,本文的差分加权算法比传统方法有很大的改善.此外,还分析了权值对重建恢复图像的影响效果.2、研究了一种引入时间约束的双卷积神经网络模型.在数据预处理时,为了防止对低空间分辨率进行插值时偶然性的影响,引入时间一致性和时间依赖性,利用临近的高空间分辨率图像信息.将间隔时间内的低空间分辨率差分图像信息与临近高空间分辨率图像信息结合,从正向时间和反向时间分别建立的卷积神经网络模型.其次,分析了卷积神经网络模型训练过程中的误差逆传播算法和随机梯度下降法及其数学性质.通过寻找满足低空间分辨率图像到高空间分辨率图像的非线性映射的反函数,建立过渡高空间分辨率图像去近似高空间分辨率差分图像,利用该映射在间隔时间端点处的Taylor展式,从理论上阐述了引入临近高空间分辨率图像信息的合理性.利用前面的实验数据集,在实验数据不足的条件下,仅对双卷积神经网络模型的正向预测函数或反向预测函数进行加权（因只有4帧图像）,在不损耗学习时间的前提下,双卷积神经网络模型表现出了更好的恢复效果.
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