多尺度残差深度神经网络的卫星图像超分辨率算法.pdf

"卫星图像超分辨率算法基于多尺度残差深度神经网络" 多尺度残差深度神经网络是卫星图像超分辨率算法中的一种关键技术。这种方法可以对卫星图像进行多尺度特征提取，并建立自适应深度神经网络对不同尺度特征进行融合，从而生成高分辨率卫星图像。 卫星图像的特点是具有多尺度特性，包括图像的尺度变化、纹理信息多样化等。这些特点给现有的图像超分辨率技术带来了新的挑战。多尺度残差深度神经网络可以对卫星图像的多尺度特性进行建模，并对不同尺度特征进行融合，从而生成高分辨率卫星图像。 多尺度残差深度神经网络的架构主要包括三部分：特征提取网络、残差网络和融合网络。特征提取网络用于提取卫星图像的多尺度特征，残差网络用于对不同尺度特征进行融合，而融合网络用于生成高分辨率卫星图像。 在SpaceNet卫星图像数据集中的实验结果证明了本文算法的优越性。该算法可以生成高质量的卫星图像，满足军事和经济生活领域对卫星图像质量的要求。 多尺度残差深度神经网络的优点是可以对卫星图像的多尺度特性进行建模，并对不同尺度特征进行融合，从而生成高分辨率卫星图像。这种方法可以广泛应用于卫星图像处理领域，满足军事和经济生活领域对卫星图像质量的要求。 在卫星图像超分辨率领域中，多尺度残差深度神经网络是一种有效的方法，可以生成高质量的卫星图像。这种方法可以广泛应用于卫星图像处理领域，提高卫星图像的质量和分辨率。 此外，多尺度残差深度神经网络还可以应用于其他领域，如图像识别、目标检测、图像分割等。这种方法可以对图像的多尺度特性进行建模，并对不同尺度特征进行融合，从而提高图像处理的准确性和效率。 多尺度残差深度神经网络是卫星图像超分辨率算法中的一种关键技术，可以对卫星图像进行多尺度特征提取，并建立自适应深度神经网络对不同尺度特征进行融合，从而生成高分辨率卫星图像。这种方法可以广泛应用于卫星图像处理领域，提高卫星图像的质量和分辨率。