[发明专利]基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术

权利要求书

1.一种基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术，其特征在于：包括生成器模块、判别器模块、像素损失优化模块，低分辨率图像通过生成器模块生成高分辨率图像，所述高分辨率图像再与真实图像通过判别器模块、像素损失优化模块优化损失最后生成超分辨重建图像。

2.根据权利要求1所述的基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术，其特征在于：所述生成器模块包括提取模块和重建模块，所述提取模块采用双路卷积模块，一路引入特征映射注意力机制模块提取低分辨率遥感图像的重要特征信息在通道间传递，另一路引入EDSR深度残差卷积模块直接提取图像的全面特征信息，然后将双路提取的特征在重建模块进行融合生成重建图像。

3.根据权利要求2所述的基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术，其特征在于：所述注意力机制模块包含5个子模块，每个子模块中包含一个3x3卷积操作及其后面跟随的一个注意力机制子模块，所述注意力机制模块具有可移植性，能够直接加载到现有的网络结构中。

4.根据权利要求2所述的基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术，其特征在于：所述深度残差卷积模块包含5个子模块，每个子模块中包含3个卷积操作并引入局部残差，信息流进入每一个子模块前，对上一级的输出利用1×1的卷积核进行融合压缩。

5.根据权利要求2所述的基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术，其特征在于：所述生成器模块采用LeakyReLU激活函数优化负样本信息的传播。

6.根据权利要求1所述的基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术，其特征在于：所述判别器模块包含8个卷积模块，卷积模块采用LeakyReLU作为该网络的激活函数，网络中每个卷积层的卷积核都是3x3，通道数量从64按照2倍的增加速率逐渐增加到512，网络的最后包含2个全连接层和1个Sigmoid激活函数。

7.根据权利要求1所述的基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术，其特征在于：所述像素损失优化模块中优化损失的总损失函数通过三部分损失函数累加融合得出，在不同损失函数前乘以各自的权重系数，三部分损失函数分别为像素损失函数、感知损失函数和对抗损失函数，所述像素损失函数为L₁，感知损失函数为对抗损失函数为总损失为L^SR，

其中，H和W表示I^LR的大小，C表示通道数，

其中，表示生成器子网络超分辨重建图像，H_i,j和W_i,j代表的是特征提取网络中各特征图的维度值，在VGG特征提取网络中，φ_i,j的含义为第i个最大池化层之前，第j个卷积层激活之后的特征图，

总损失为其中，η和λ是不同损失函数前用于平衡的权重系数。

8.一种基于双路对抗生成网络的卫星遥感图像超分辨重建技术的模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、初始化程序参数，调用训练数据；

步骤2、在生成器网络中输入低分辨率图像，经过双路径模块，输出重建图像；

步骤3、计算并保存PSNR，SSIM和运行时间；

步骤4、在判别器网络中，输出结果与对应的高清HR进行比对，计算损失函数；

步骤5、判别器结果为FALSE，反向传播更新权重参数，程序跳到步骤2；

步骤6、判别器结果为TURE，则判断损失函数是否收敛。不收敛则对判别器进行优化，收敛则继续执行步骤2；

步骤7、最后得到相对优化的生成器和判别器网络模型。