【摘 要】
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在空间数据不确定性重建领域,多点统计法(MPS)得到了广泛的应用,但由于计算成本较高,其适用性受到了影响。通过使用金字塔结构的全卷积生成对抗网络(GAN)模型学习不同分辨率的训练图像,提出了一种基于多分辨率GAN模型的空间数据重建方法。该方法从高分辨率训练图像中捕获细节特征,从低分辨率训练图像中捕获大范围特征,因此该方法重建的图像包含训练图像的全局和局部结构信息,同时保持一定的随机性。把所提算法与
【机 构】
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上海电力大学计算机科学与技术学院,上海第二工业大学工学部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41672114,41702148)。
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在空间数据不确定性重建领域,多点统计法(MPS)得到了广泛的应用,但由于计算成本较高,其适用性受到了影响。通过使用金字塔结构的全卷积生成对抗网络(GAN)模型学习不同分辨率的训练图像,提出了一种基于多分辨率GAN模型的空间数据重建方法。该方法从高分辨率训练图像中捕获细节特征,从低分辨率训练图像中捕获大范围特征,因此该方法重建的图像包含训练图像的全局和局部结构信息,同时保持一定的随机性。把所提算法与MPS中的代表性算法以及应用于空间数据重建的GAN方法进行对比的结果表明,所提方法 10次重建的总时间降
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