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摘要
为了进一步提高遥感图像的超分辨效果，获得细节信息更加丰富的遥感图像，对深度拉普拉斯金字塔网络(Deep Laplacian pyramid super-resolution network, DLPSRN)进行了改进。遥感图像的特征提取是超分辨过程中重要的一部分，直接影响遥感图像超分辨重建的效果，本文改进了深度拉普拉斯金字塔网络特征的提取模块，应用非对称卷积块即多个并行的卷积核代替单一卷积核，可获得更好的图像特征提取效果。同时，加入了自适应特征集成模块，对提取的不同分辨率的图像特征进行特征交互。预测图像特征的最终权重，按照最终权重来进行遥感图像的超分辨重建，可获得更好的超分辨重建效果。实验结果表明，与原算法相比，改进的深度拉普拉斯金字塔网络重建图像，主观视觉效果和客观评价指标均有所提升，主观视觉上图像细节增多，客观评价指标峰值信噪比提高了0.61 dB,结构相似性提高了0.076。
- 出版日期2022
- 单位电子工程学院; 黑龙江大学; 黑龙江东方学院
