为了提高遥感影像的空间分辨率,将用于自然影像超分辨率重建的非参数贝叶斯字典学习模型引入到遥感影像处理领域,提出了一种基于非......

在正则化超分辨率重建算法中，正则化参数自适应对于抑制噪声和保持边缘非常重要。参数自适应通常是通过建立空间信息与参数的关系来......

针对低分辨率遥感影像空间分辨率提升问题,提出一种基于在线变分贝叶斯期望最大化耦合字典学习的单幅遥感影像超分辨率重建算法。......

针对传统深度图超分辨率重建算法需要人工提取特征、计算复杂度较高且不容易得到合适表示特征的问题,提出一种基于卷积神经网络(CN......

针对残差算法的残差网络超分辨率重建问题,提出了改进的残差计算的深度复合残差网络模型。在此研究实验中,改进了原有的残差块,能......

遥感面阵凝视成像系统可以得到同一场景的多幅图像,研究者常利用这一特点进行多幅图像超分辨重建,以提高遥感图像空间分辨率。但是......

针对飞行时间相机获取深度图像分辨率低,并受成像噪声干扰的问题,提出一种插值深度图和高分辨率彩色图像联合约束的二阶广义全变分......

针对现有基于深度卷积神经网络模型的图像超分辨重建技术存在图像特征提取尺度单一和中间层次特征利用不充分等问题,提出了一种多......

针对获取的高光谱图像空间分辨率较低的问题,设计了一种空间光谱联合稀疏表示的超分辨率方法:提取图像中不同的反射光谱,通过压缩......

MS or MS+PAN is usually applied separately in convolutional neural network(CNN) resolution reconstruction to obtain high......