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公开(公告)号:CN117057994A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311047179.1
申请日:2023-08-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及遥感图像重建技术,具体涉及一种基于先验知识的遥感图像超分辨率重建方法;包括构建并训练上下文引导约束网络模型,采集待处理图像输入训练好的上下文引导约束网络模型,得到其对应的高分辨率重建遥感图像;所述上下文引导约束网络模型包括图像分割网络、反距离图生成器、浅层编码器、深层纹理编辑器和高分图像重构解码器;本发明通过结合图像的区域约束和几何约束这两个先验知识,增强了遥感图像的物体类间全局纹理上下文和类内局部纹理上下文,实现遥感图像超分辨率重建。
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公开(公告)号:CN118537218A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202310419460.7
申请日:2023-04-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及遥感图像重建技术,具体涉及一种航拍图像超分辨率重建方法;该方法包括构建并训练航拍图像重建模型,实时获取待重建图像,采用训练好的航拍图像重建模型处理待重建图像得到重建结果;所述航拍图像重建模型包括全局编码模块、上下文定向纹理模块和高分图像重构模块;本发明从傅里叶变换及其变种的角度对航拍图像超分辨率重建任务进行了分析,利用傅里叶变换的全局性质和卷积定理设计全局编码模块,用于提取图像的浅层特征;同时应用Gabor变换来增强图像的定向纹理。
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