基于纹理转移的露天矿区遥感图像超分辨率重建
杨宏业
赵银娣
董霁红
1.中国矿业大学 环境与测绘学院,江苏 徐州 2211162.中国矿业大学 环境与测绘学院,江苏 徐州 2211163.中国矿业大学 环境与测绘学院,江苏 徐州 221116
摘要：遥感图像是露天矿区生产的主要信息源之一,其空间分辨率影响着矿区各场景边界的区分、细小地物的判读和控制点的定位等,对矿区的生产管理与监测起着重要作用,针对现实中成本、技术等的制约,获取不了满足要求的高空间分辨率图像的问题,提出了利用超分辨率重建技术提高露天矿区遥感图像的空间分辨率;针对露天矿区各场景纹理特征明显的特点,采用深度纹理转移的方法进行超分辨率重建.通过一个端到端的深度学习模型,输入低分辨率的图像和对应的参考图像,把其分成若干个图像块,利用特征提取网络提取图像块的特征,并比较低分辨率特征图像块和参考特征图像块纹理相似性,自适应地从参考图像中转移纹理,在各种尺度的特征层中把多个交换的纹理特征图融合到生成网络中,构建纹理细节丰富的重建图像.同时对特征提取部分进行了改进,用网络深度更深,运算量更小的ResNet34网络代替VGG19网络,更进一步提高了特征提取的效果.研究利用自制的露天矿区图像数据集进行实验,并与先进的图像超分辨率重建方法比较.研究结果表明:在参考图像对结果的影响方面,改进的方法重建效果会随参考图像与待重建图像相似度的增加而提高;与其他方法对比表明改进的方法在峰值信噪比、结构相似性等方面的值都优于未改进的方法、EDSR和SRGAN等方法,视觉感知方面也优于其他方法.
关键词：露天矿区参考图像纹理转移超分辨率重建
分类号：TD824(矿山开采)TP751(遥感技术)
论文发表日期：2019-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 3781-3789 )
英文信息