【摘 要】
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图像是承载信息的重要媒介之一,模糊的图像影响了信息的正确传递。针对该问题,提出了一种基于密集特征融合的超分辨率算法。算法以基于残差密集网络的图像超分辨率(residual dense network,RDN)模块为基础,通过初步特征抽取模块和密集特征提取模块得到模糊图像不同层次、不同深度的密集特征,并将所有特征融合,结合子像素卷积的方法对图像进行超分辨率放大,恢复模糊图像的细节信息。实验结果表明,
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图像是承载信息的重要媒介之一,模糊的图像影响了信息的正确传递。针对该问题,提出了一种基于密集特征融合的超分辨率算法。算法以基于残差密集网络的图像超分辨率(residual dense network,RDN)模块为基础,通过初步特征抽取模块和密集特征提取模块得到模糊图像不同层次、不同深度的密集特征,并将所有特征融合,结合子像素卷积的方法对图像进行超分辨率放大,恢复模糊图像的细节信息。实验结果表明,算法能明显提高模糊图像的清晰度,恢复模糊图像中的细节信息。
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无人机目标飞行过程中会向外辐射红外波段,对无人机目标辐射特性、目标温度反演的测量,成为无人机遥感探测关注的主要问题。这一情况下,利用单波段、双波段比色法,以及改进双波段比色等测量方案,首先对红外探测系统进行辐射定标,其次围绕无人机飞行目标监测中波、长波辐射强度,结合实测数据做出不同波段的精度对比分析,以及目标温度反演的精度控制、红外辐射强度的黑体校正,将目标红外辐射特性的测量误差控制在2%左右,可
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