【摘 要】
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在成像系统中图像信号在传输过程中由于各种退化因素影响,会导致成像质量受到不同程度的影响使得图像分辨率降低。而图像超分辨率重建技术可以实现从低分辨率图像恢复出超分辨率图像的目标,该技术在许多场景中有着广泛应用。本文以遥感图像超分辨领域为研究基础,对抗生成网络为主要网络框架,整体研究内容及创新工作如下:首先,提出一种基于级联残差对抗生成网络的遥感图像超分辨技术（Cascading Residual G
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在成像系统中图像信号在传输过程中由于各种退化因素影响,会导致成像质量受到不同程度的影响使得图像分辨率降低。而图像超分辨率重建技术可以实现从低分辨率图像恢复出超分辨率图像的目标,该技术在许多场景中有着广泛应用。本文以遥感图像超分辨领域为研究基础,对抗生成网络为主要网络框架,整体研究内容及创新工作如下:首先,提出一种基于级联残差对抗生成网络的遥感图像超分辨技术（Cascading Residual Generative Adversarial Networks,CRGAN）。该网络在SRGAN基础上主要对生成器子网络结构进行改进,以级联方式的残差块为生成器模块核心,提取的低频图像特征在进入残差块前进行分组卷积,降低参数量,同时去掉原残差块内的批处理标准层,接着,通过级联的方式聚合不同级联块图像的特征再经过上采样完成生成器中的图像重建过程。其次,提出基于多尺度残差对抗生成网络的遥感图像超分辨重建算法（Multiscale Residual Generative Adversarial Networks,MRGAN）。该算法的生成器模块使用一种多尺度残差块连接而成,这种结构可以充分使用多个尺度的特征信息。首先提取多尺度特征的平行信息,通过选择性内核融合方式实现信息流之间的完全交互,其次是用于捕获上下文信息的空间和通道注意机制,最后实现基于注意力机制的多尺度特征聚合过程。判别器模块引入相对判别器的概念,使网络能够学习更清晰的边缘和更详细的信息。最后,基于Py Qt5开发工具设计实现遥感图像超分辨的软件平台,实现超分辨重建的可视化和自动化。
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