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一种基于深度学习的多尺度高分影像抗噪生成方法

基本信息

申请号	CN202110616284.7	申请日	-
公开（公告）号	CN113487495A	公开（公告）日	2021-10-08
申请公布号	CN113487495A	申请公布日	2021-10-08
分类号	G06T5/00（2006.01）I;G06T3/40（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	柯剑;曹威;郭明强;张敏;朱建军;王均浩;彭渊;李兵;钟静;赵保睿;但唐明	申请（专利权）人	湖北地信科技集团股份有限公司
代理机构	武汉知产时代知识产权代理有限公司	代理人	马帅
地址	430000湖北省武汉市武汉东湖新技术开发区高新大道980号北斗大厦七层
法律状态	-

摘要

本发明提供一种基于深度学习的多尺度高分影像抗噪生成方法，包括：获取高分辨率遥感影像样本，并进行不同级别的下采样，得到不同分辨率的遥感影像样本集；构建多尺度高分影像抗噪模型；所述模型包括：前端多层卷积神经网络MLP0、图像边缘形状注意力网络、循环上采样网络LU1、循环上采样网络LU2和内容特征扩展网络；利用不同分辨率的遥感影像样本集，分两阶段训练所述模型；一阶段训练优化MLP0、图像边缘形状注意力网络和内容特征扩展网络；二阶段训练在一阶段的基础上，优化LU1、LU2，最终得到训练完成的模型；本发明的有益效果：解决了低分噪声卫星影像生成高质量的高分辨率的影像面临的生成不同高分辨率影像模型泛化能力低、成本较高、噪声干扰问题。