[發(fā)明專利]遙感圖像的超分辨率重建方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811248779.3
• 申請(qǐng)日: 2018-10-25
• 公開（公告）號(hào): CN109472743B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 潘宗序;馬聞;雷斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所
• 主分類號(hào): G06T3/40
• 分類號(hào): G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 張成新

本發(fā)明公開了一種遙感圖像的超分辨率重建方法，包括：對(duì)遙感圖像訓(xùn)練集中的每一個(gè)訓(xùn)練圖像進(jìn)行二維一級(jí)小波變換，得到每一個(gè)訓(xùn)練圖像所對(duì)應(yīng)的低頻子圖像以及垂直、水平、對(duì)角高頻子圖像，并對(duì)遙感測(cè)試圖像進(jìn)行二維一級(jí)小波變換，得到遙感測(cè)試圖像所對(duì)應(yīng)的低頻子圖像以及垂直、水平、對(duì)角高頻子圖像；構(gòu)建遞歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；利用每一個(gè)低分辨率遙感訓(xùn)練圖像及其對(duì)應(yīng)的垂直、水平、對(duì)角高頻子圖像訓(xùn)練遞歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將遙感測(cè)試圖像及其對(duì)應(yīng)的垂直、水平、對(duì)角高頻子圖像輸入到訓(xùn)練得到的遞歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到重建后的四個(gè)子圖像；對(duì)重建后的四個(gè)子圖像進(jìn)行小波逆變換，實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感測(cè)試圖像的超分辨率重建。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種遙感圖像的超分辨率重建方法。

背景技術(shù)

目前，通過(guò)超分辨率重建提高遙感圖像的分辨率的方法中效果較為出色的方法有以下2種：

1、極深網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率復(fù)原方法，這種方法通過(guò)采用較高學(xué)習(xí)率以提高訓(xùn)練速度，并且還能夠在加深網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的同時(shí)進(jìn)一步提升圖像重建質(zhì)量，但是這種方法無(wú)法形成層間信息反饋以及圖像的上下文內(nèi)容信息無(wú)法關(guān)聯(lián)；

2、深度遞歸卷積網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建方法，這種方法主要是通過(guò)在極深網(wǎng)絡(luò)的各循環(huán)遞歸層建立預(yù)測(cè)信息的監(jiān)督制度，且各循環(huán)遞歸層共享權(quán)值參數(shù)，然后將各層的預(yù)測(cè)信息通過(guò)跨層連接到重建層，最后在重建層完成圖像重建，在加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的同時(shí)控制了參數(shù)數(shù)量，并且提高了圖像恢復(fù)的質(zhì)量。

但是，上述2種方法均只是在空域的基礎(chǔ)上去學(xué)習(xí)低分辨率遙感圖像與高分辨率遙感圖像中的映射關(guān)系來(lái)提高分辨率，忽略了利用圖像的頻域信息去恢復(fù)圖像高頻細(xì)節(jié)的潛在能力。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，為了克服上述問(wèn)題的至少一個(gè)方面，本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種遙感圖像的超分辨率重建方法，該方法包括以下步驟：

構(gòu)建遙感圖像訓(xùn)練集；

對(duì)遙感圖像訓(xùn)練集中的每一個(gè)訓(xùn)練圖像進(jìn)行二維一級(jí)小波變換，得到每一個(gè)訓(xùn)練圖像所對(duì)應(yīng)的低頻子圖像、垂直高頻子圖像、水平高頻子圖像以及對(duì)角高頻子圖像，并對(duì)遙感測(cè)試圖像進(jìn)行二維一級(jí)小波變換，得到遙感測(cè)試圖像所對(duì)應(yīng)的低頻子圖像、垂直高頻子圖像、水平高頻子圖像以及對(duì)角高頻子圖像；

構(gòu)建遞歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

利用每一個(gè)低分辨率遙感訓(xùn)練圖像及其對(duì)應(yīng)的垂直高頻子圖像、水平高頻子圖像以及對(duì)角高頻子圖像訓(xùn)練所述遞歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

將遙感測(cè)試圖像及其對(duì)應(yīng)的垂直高頻子圖像、水平高頻子圖像以及對(duì)角高頻子圖像輸入到訓(xùn)練得到的遞歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到重建后的四個(gè)子圖像；以及

對(duì)所述重建后的四個(gè)子圖像進(jìn)行小波逆變換，實(shí)現(xiàn)對(duì)所述遙感測(cè)試圖像的超分辨率重建。

進(jìn)一步地，所述構(gòu)建遙感圖像訓(xùn)練集包括以下步驟：

對(duì)原始高分辨率遙感圖像進(jìn)行降采樣得到原始低分辨率遙感圖像；

對(duì)所述原始低分辨率遙感圖像進(jìn)行雙三次插值得到與所述原始高分辨率遙感圖像等大的低分辨率遙感圖像；以及

利用與所述原始高分辨率遙感圖像等大的低分辨率遙感圖像構(gòu)建所述遙感圖像訓(xùn)練集。

進(jìn)一步地，對(duì)所述遙感圖像訓(xùn)練集進(jìn)行不同倍數(shù)的比例縮放以及多角度旋轉(zhuǎn)，以擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的數(shù)量大小。

進(jìn)一步地，所述構(gòu)建遞歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括以下步驟：

構(gòu)建第一卷積層，所述第一卷積層用于接收并處理輸入到所述遞歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)；

構(gòu)建多級(jí)循環(huán)模塊，所述多級(jí)循環(huán)模塊中的第一級(jí)循環(huán)模塊用于處理經(jīng)過(guò)第一卷積層處理的數(shù)據(jù)；