[发明专利]基于通道自关注多尺度特征学习的遥感单图超分辨率方法在审
| 申请号： | 202210165101.9 | 申请日： | 2022-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN114549316A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 王雪琴;王延江;刘宝弟;姜文宗;王家岩 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及模式识别技术领域，尤其涉及一种基于通道自关注多尺度特征学习的遥感单图超分辨率方法，旨在解决现有图像超分辨率方法对于大量合成外部数据集的依赖问题。该基于通道自关注多尺度特征学习的遥感单图超分辨率方法，提出了一种新的图像超分辨率网络模型——通道自关注多尺度特征学习网络，通道自关注多尺度特征学习网络不需要任何额外的合成数据集，只需要一个低分辨率的输入图像进行训练；此外，通过具有不同卷积核的多列卷积层来提取图像不同尺度的特征，通道自关注多尺度特征学习网络使用设计良好的网络，充分学习遥感图像的多尺度特征，实现遥感图像超分辨；通道自关注多尺度特征学习网络提高了超分辨率的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 关注 尺度 特征 学习 遥感 单图超 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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