CN118780987B 一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建方法及系统 （烟台大学）_第1页
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一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建涉及一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建2所述构建生成对抗网络模型，包括构建判别器，所述判别器采用VGG19的架构，所述所述分别对生成器和判断器进行模型训练，还包括引入LPIPS指标，基于L通过训练优化策略，不仅考虑传统指标对数值误差的敏感度，还所述利用生成器对遥感图像进行特征提取，生成重建图像，包括利所述利用判别器对重建图像和遥感图像的高分辨率图像进行判别34[0002]随着各行业对精细遥感需求的增加，高分辨率遥感图像的应用场景越来越广[0014]进一步地，所述构建生成对抗网络模型，包括构建生成器，所述生成器包括个都由OSRDB与自注意力机制连接而成。动态残差密集块OSRRDB由动态卷积ODConv、和5于LPIPS指标评估生成的重建图像与高分辨率图像之间的相似性，以确保生成器能够产生适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建方制定和规划。6[0054]如图2所示，本实施例的生成器网络OSRRDBNet的关键组件是动态密集残差块块内部能够充分利用之前层级的输入和输出OSRDB的设计有助于特征的重用和信息的传7[0057]简单的自注意力机制：OSRRDB中采用的自注意力机制是一种轻量级的注意力机89[0084]采用本申请的遥感图像重建方法对AID数据集中的遥感图像进行重建，重建的低[0087]其中，第一行都是原始或者各模型的重建图像，第二行为对应的局部放大图抗网络模型得到图像的局部放大图像d）为经增强型生成对抗网络模型得到图像的局部网络模型来学习从低分辨率到高分辨率的映射关系，但其可能会导致一些图像失真或模够更有效地模拟真实图像的退化情况，并在重建过程中自适应地融合不同分辨率的信息，理器加载并执行所述的一种基于细节恢复的遥感图像超分辨

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