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一种基于深度学习的含噪遥感图像增强方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的含噪遥感图像增强方法及系统,包括:步骤S1获取高分辨率遥感图像,并利用高分辨率遥感图像做相应退化处理得到低分辨率遥感图像;步骤S2,构建深度卷积神经网络;步骤S3训练构建好的深度卷积神经网络,用于学习高、低分辨率遥感图像之间的映射关系;步骤S4,利用步骤S3训练得到的映射关系重建目标遥感系统的遥感图像。本发明通过自构建训练数据集,充分利用了遥感系统的先验信息,使离线网络可以从低频含噪声遥感图像中恢复图像所包含的更多高分辨率特征,并在一定程度上抑制图像噪声。

著录项

  • 公开/公告号CN112347945A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN202011245448.1

  • 发明设计人 胡岸勇;宋友斌;

    申请日2020-11-10

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06T3/40(20060101);G06T5/00(20060101);

  • 代理机构11251 北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人安丽

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2023-06-19 09:52:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-17

    授权

    发明专利权授予

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