公开(公告)号：CN120013762A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510102991.2

申请日：2025-01-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈丽琼 ,  杨祥昆 ,  裘兆炳 ,  刘桓贤 ,  吴光瑞

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于渐进式特征聚合网络的真实场景遥感图像超分辨率重建方法、系统及存储介质，所述方法包括：建立用于真实场景遥感图像超分辨率重建的渐进式特征聚合网络PFAN；建立二阶混洗随机退化模型，将作为训练样本的遥感图像按二阶混洗随机退化，得到模拟真实场景随机退化过程的低分辨率遥感图像；将退化前的遥感图像和对应的低分辨率遥感图像输入PFAN网络中进行训练；获取待重建的真实遥感图像，输入到训练好的PFAN网络进行图像重建，得到超分辨率图像。本发明通过渐进式策略聚合遥感图像的边缘细节与纹理特征，利用二阶混洗随机退化模型辅助网络学习真实场景遥感图像的复杂退化过程，从而实现更高精度的真实场景遥感图像超分辨率重建。

公开(公告)号：CN118865018A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410888046.5

申请日：2024-07-03

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈丽琼 ,  刘桓贤 ,  裘兆炳 ,  白焕鑫 ,  郑舒媛

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的高质量红外小目标数据增广方法，通过基于图像一致性约束的生成对抗网络，将可见光图像转换成高质量的红外背景图像；再利用图像分割技术从真实红外小目标数据集中提取各类目标的高精度分布模型；然后依次使用包括尺寸变换、位移操作的图像处理方法扩充目标模型图像数量，与生成的红外背景图像结合得到合成红外小目标图像；最后利用真实的和合成的红外小目标图像训练基于局部显著性约束的分布调整模型，生成高质量的红外小目标图像数据。