[发明专利]一种面向视频卫星超分辨率重建的深度学习网络训练方法有效
| 申请号： | 201810214943.2 | 申请日： | 2018-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN108346133B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王中元;陈丹;江奎;易鹏 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向视频卫星超分辨率重建的深度学习网络训练方法，首先，构建由高分辨率静态卫星影像组成的训练样本集，然后构建面向超分辨重建的CNN网络结构和设置网络训练参数，最后建立深度CNN训练的损失函数。本发明方法顾及了目标边缘和像素灰度值对重建误差度量的影响程度，因而改善了深度CNN网络的训练效果，最终促进了基于深度学习的图像超分辨率方法性能的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 视频 卫星 分辨率 重建 深度 学习 网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向视频卫星超分辨率重建的深度学习网络训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建由高分辨率静态卫星影像组成的训练样本集；步骤2：构建面向超分辨重建的CNN网络结构和设置网络训练参数；步骤3：建立深度CNN训练的损失函数。
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