本文主要研究内容
作者杨斌,王翔（2019）在《基于深度残差去噪网络的遥感融合图像质量提升》一文中研究指出：将理想高分辨率多光谱图像与遥感融合结果之间的残差视为广义噪声,提出了基于深度残差去噪网络(DnCNN)的遥感融合图像质量提升算法。通过DnCNN学习固定融合算法中细节丢失或光谱扭曲的规律,将输入的遥感图像融合结果映射得到残差图像,再用残差图像补充和修复遥感融合结果。在Quickbird卫星遥感图像数据上,利用本文算法对不同方法的融合结果进行增强处理测试,实验结果表明所有算法结果经过DnCNN的后置增强之后,融合质量都大为改善,其中基于支持值变换(SVT)的方法与DnCNN结合的算法性能最好,其性能优于现有最新的遥感图像融合方法。
Abstract
jiang li xiang gao fen bian lv duo guang pu tu xiang yu yao gan rong ge jie guo zhi jian de can cha shi wei an yi zao sheng ,di chu le ji yu shen du can cha qu zao wang lao (DnCNN)de yao gan rong ge tu xiang zhi liang di sheng suan fa 。tong guo DnCNNxue xi gu ding rong ge suan fa zhong xi jie diu shi huo guang pu niu qu de gui lv ,jiang shu ru de yao gan tu xiang rong ge jie guo ying she de dao can cha tu xiang ,zai yong can cha tu xiang bu chong he xiu fu yao gan rong ge jie guo 。zai Quickbirdwei xing yao gan tu xiang shu ju shang ,li yong ben wen suan fa dui bu tong fang fa de rong ge jie guo jin hang zeng jiang chu li ce shi ,shi yan jie guo biao ming suo you suan fa jie guo jing guo DnCNNde hou zhi zeng jiang zhi hou ,rong ge zhi liang dou da wei gai shan ,ji zhong ji yu zhi chi zhi bian huan (SVT)de fang fa yu DnCNNjie ge de suan fa xing neng zui hao ,ji xing neng you yu xian you zui xin de yao gan tu xiang rong ge fang fa 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自激光与光电子学进展的杨斌,王翔，发表于刊物激光与光电子学进展2019年16期论文，是一篇关于图像处理论文,图像增强论文,图像融合论文,残差学习论文,卷积神经网络论文,激光与光电子学进展2019年16期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自激光与光电子学进展2019年16期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：图像处理论文; 图像增强论文; 图像融合论文; 残差学习论文; 卷积神经网络论文; 激光与光电子学进展2019年16期论文;