[发明专利]基于残差网络的DEM超分辨率方法和装置

权利要求书

1.一种基于残差网络的DEM超分辨率方法，包括：

获取待处理DEM数据；

将所述待处理DEM数据输入预先训练的超分辨率模型，得到分辨率提高预设倍数的DEM数据，其中，所述超分辨率模型用于将输入的DEM数据的分辨率提升所述预设倍数，其中，所述超分辨率模型包括残差网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述超分辨率模型是通过以下步骤训练得到的：

根据第一分辨率的第一DEM数据，生成第二分辨率的第二DEM数据，其中，所述第二分辨率比所述第一分辨率低所述预设倍数；

基于所述第一DEM数据和所述第二DEM数据，生成训练样本集；

基于所述训练样本集，训练得到所述超分辨率模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据第一分辨率的第一DEM数据，生成第二分辨率的第二DEM数据，包括：

利用最临近像元法将所述第一DEM数据下采样到第二分辨率的第二DEM数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一DEM数据和第二DEM数据为数据矩阵；以及

所述基于所述第一DEM数据和所述第二DEM数据，生成训练样本集，包括：

将所述第一DEM数据对应的数据矩阵按预设方式切分为第一尺寸的第一子矩阵图区；

将所述第二DEM数据对应的数据矩阵按所述预设方式切分为第二尺寸的第二子矩阵图区，其中，所述第一尺寸的长和宽分别是所述第二尺寸的长和宽的所述预设倍数；

使用相应位置切分得到的第一子矩阵图区和第二子矩阵图区组成训练样本，存入训练样本集。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待处理DEM数据为全球DEM数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述超分辨率模型包括目标卷积层、至少一个残差网络、目标求和层和上采样网络，其中，按处理数据的顺序，各残差网络依次包括卷积层、激活函数层、卷积层和求和层；以及

所述将所述待处理DEM数据输入预先训练的超分辨率模型，得到分辨率提高预设倍数的DEM数据，包括：

将所述待处理DEM数据输入所述目标卷积层，进行卷积操作；

将所述卷积操作的输出结果输入到所述至少一个残差网络，其中，各残差网络将所述目标卷积层的输出或者上一个残差网络的输出作为该残差网络的输入，将该残差网络的输入与该残差网络的后一个卷积层的输出在该残差网络的求和层进行求和，形成第一残差结构；

将所述目标卷积层的输出和所述至少一个残差网络中最后一个残差网络的输出在所述目标求和层进行求和，形成第二残差结构；

将所述目标求和层的求和结果作为所述上采样网络的输入，以及将所述上采样网络的输出作为分辨率提高预设倍数的DEM数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述上采样网络包括上采样层，所述上采样层采用像素重组的上采样方法。

8.一种基于残差网络的DEM超分辨率装置，包括：

获取单元，配置为获取待处理DEM数据；

生成单元，配置为将所述待处理DEM数据输入预先训练的超分辨率模型，得到分辨率提高预设倍数的DEM数据，其中，所述超分辨率模型用于将输入的DEM数据的分辨率提升所述预设倍数，其中，所述超分辨率模型包括残差网络。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法。