【摘 要】
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社会各行业对卫星遥感数据的分析需求日渐增多,由于遥感图像成像过程复杂且存在较多不可控因素,在实际应用中,直接采集的遥感图像分辨率往往不能满足需求。采用数据信息处理方式优化遥感图像分辨率具有极其重要的科学意义和研究价值。本文以基于生成对抗网络的图像超分辨率算法为基础,从边缘信息、非局部特征和伪影判别三个角度进行分析,提出融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率算法。针对遥感图像成像过程中噪声污染严
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社会各行业对卫星遥感数据的分析需求日渐增多,由于遥感图像成像过程复杂且存在较多不可控因素,在实际应用中,直接采集的遥感图像分辨率往往不能满足需求。采用数据信息处理方式优化遥感图像分辨率具有极其重要的科学意义和研究价值。本文以基于生成对抗网络的图像超分辨率算法为基础,从边缘信息、非局部特征和伪影判别三个角度进行分析,提出融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率算法。针对遥感图像成像过程中噪声污染严重及超分辨率图像存在边缘模糊的问题,提出一种融合边缘增强网络的遥感图像超分辨率算法EGAN（Edge-enhanced Generative Adversarial Network）。以BSRGAN（Deep Blind Super-Resolution GAN）为基线模型,引入一种边缘增强模块;为扩大模型感受野,进一步优化边缘增强结构中Mask分支;引入图像一致性损失指导边缘重构,并采用亚像素卷积代替最近邻上采样,获得边缘轮廓更清晰、风格更一致的结果。针对模型特征提取阶段遥感图像全局信息利用率低,重建图像存在伪影的问题,提出一种基于非局部模块的伪影判别遥感图像超分辨率重建方法ENDGAN（Non-local Module and Artifact Discrimination EGAN）。ENDGAN以EGAN为基础,在模型特征提取阶段引入非局部模块,更好地利用遥感图像内在相关性,增强算法提取全局目标特征的能力。同时采用一种伪影判别方法区分重建图像的伪影和真实细节,并在原有损失的基础上引入伪影判别损失,优化模型更新策略。本文在NWPU VHR-10和UCAS-AOD两个遥感图像数据集上进行多种算法对比实验,实验结果表明本文方法的多个评价指标均有所改善。以退化类型Ⅳ为例,本文方法相比基线模型,四倍超分辨率图像的SSIM提升0.074、PSNR提升1.807d B及RMSE降低13.02%。此外,采用遥感图像目标检测结果来进一步评估本文方法的有效性,实验结果表明重建遥感图像相较于原始图像更易于进行地面目标检测。
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