[發(fā)明專利]一種基于地下水衛(wèi)星圖像超分辨率的空間降尺度方法

有效

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• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112907441B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發(fā)明（設計）人: 李軍;何鴻杰;馬凌飛;李海峰
• 申請（專利權）人: 中央財經大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40
• 代理公司: 北京市誠輝律師事務所 11430
• 代理人: 范盈

1.一種基于地下水衛(wèi)星圖像超分辨率的空間降尺度方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

1)構造數據對，所述數據對為高空間分辨率-偽高空間分辨率數據對；

2)構造偽高空間分辨率數據集；

3)采用步驟1)所述數據對訓練超分辨率模型；

4)將步驟2)所述數據集輸入所述訓練好的超分辨率模型，得到高空間分辨率數據集，所述步驟1)采用雙三次插值方法降低所述高空間分辨率數據的空間分辨率，同時采用雙三次插值方法提升所述高空間分辨率數據空間分辨率得到偽高空間分辨率數據，構建高空間分辨率-偽高空間分辨率數據對；將所述數據對切分為小塊；所述步驟2)采用雙三次插值方法，將目標數據集提升到高空間分辨率數據集對應的空間分辨率，得到所述偽高空間分辨率數據集；圖像超分辨率模型使用三層卷積，分別實現(xiàn)塊析出和表示，非線性映射和影像重構功能，各部分的數學表示如公式(1)～(3)所示，模型使用均方誤差作為其損失函數，其數學表示如公式(4)所示；當損失函數收斂過慢時，可以增加學習率大小和批量大小；

F₁(Y)＝max(0,W₁*X+B₁)???(1)

F₂(Y)＝max(0,W₂*F₁(Y)+B₂)???(2)

F(Y)＝W₂*F₂(Y)+B₂????(3)

其中，X表示輸入的影像，F(xiàn)1(Y)，F(xiàn)2(Y)和F3(Y)表示各層卷積的輸出，W1，W2，W3，B1，B2和B3均為模型訓練時需要學習的參數；(Y_i；Θ)表示模型的最終輸出，X表示高分辨率的真實數據，Θ表示模型需要學習的參數，i＝1，2，…，n表示數據的每個像素的索引。

2.如權利要求1所述的基于地下水衛(wèi)星圖像超分辨率的空間降尺度方法，其特征在于，所述步驟1)采用雙三次插值方法，基于高空間分辨率數據，構造用于訓練所述超分辨率模型的高空間分辨率-偽高空間分辨率數據對。

3.如權利要求1所述的基于地下水衛(wèi)星圖像超分辨率的空間降尺度方法，其特征在于，所述步驟3)采用所述數據對訓練所述超分辨率模型；根據損失函數收斂情況，修改所述超分辨率模型的學習率，同時修改輸入所述超分辨率模型的數據大小/批量大小。

4.如權利要求1所述的基于地下水衛(wèi)星圖像超分辨率的空間降尺度方法，其特征在于，所述超分辨率模型采用三層卷積，所述超分辨率模型用于塊析出、塊表示、非線性映射和圖像重構。

5.如權利要求1～4中任一項所述的基于地下水衛(wèi)星圖像超分辨率的空間降尺度方法，其特征在于，還包括為所述高空間分辨率數據集定義投影坐標系，評估所述高空間分辨率數據的相對精度。

6.一種基于地下水衛(wèi)星圖像超分辨率的空間降尺度方法的應用，其特征在于，將所述權利要求1～5中任一項所述的基于地下水衛(wèi)星圖像超分辨率的空間降尺度方法應用于陸地水儲量變化空間降尺度。