公开(公告)号：CN107833183B

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN201711224807.3

申请日：2017-11-29

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 刘恒 ,  伏自霖

IPC: G06T3/40 ,  G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务深度神经网络的卫星图像同时超分辨和着色的方法，属于图像处理技术领域。本发明主要包括以下步骤：1、制作高分辨率与低分辨率的灰度图像块训练集；2、构建一个多任务的深度神经网络用于模型训练；3、基于构建的深度网络和制作的训练集对网络模型进行训练；4、依据学习的模型参数，输入一幅低分辨率的灰度图像，得到的输出即是重建的高分辨率的彩色图像。本发明通过结合拥有优良性能的深度超分辨网络和着色网络，不仅增强了卫星图像的细节部分，而且还可同时对灰度图像进行着色使它自动产生符合真实感的彩色卫星图像，还减少了执行的步骤和时间，在灰度图像着色、卫星遥感遥测等领域中有着广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN107833183A

公开(公告)日：2018-03-23

申请号：CN201711224807.3

申请日：2017-11-29

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 刘恒 ,  伏自霖

IPC: G06T3/40 ,  G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06T3/4053 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08 ,  G06T3/4046 ,  G06T11/001

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务深度神经网络的卫星图像同时超分辨和着色的方法，属于图像处理技术领域。本发明主要包括以下步骤：1、制作高分辨率与低分辨率的灰度图像块训练集；2、构建一个多任务的深度神经网络用于模型训练；3、基于构建的深度网络和制作的训练集对网络模型进行训练；4、依据学习的模型参数，输入一幅低分辨率的灰度图像，得到的输出即是重建的高分辨率的彩色图像。本发明通过结合拥有优良性能的深度超分辨网络和着色网络，不仅增强了卫星图像的细节部分，而且还可同时对灰度图像进行着色使它自动产生符合真实感的彩色卫星图像，还减少了执行的步骤和时间，在灰度图像着色、卫星遥感遥测等领域中有着广泛的应用前景。