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轻量化火星遥感影像超分辨率重建网络

         
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针对目前基于深度学习的图像超分辨率重建方法参数量大的问题,以Deep Laplacian Pyramid Networks(LapSRN)为基础,提出一种轻量化拉普拉斯金字塔图像超分辨率重建卷积神经网络。首先,对输入的低分辨率图像(Low Resolution Image,LR)提取出浅层特征。其次,使用可以进行参数共享的具有同源跳跃连接的递归块结构,从浅层特征逐步提取出更深层特征并进一步推断出包含高频信息的残差图像(Residual Image,RI)。然后,对RI以及输入的LR进行转置卷积上采样,并将二者逐像素相加得到超分辨率图像(Super Resolution Image,SR)。该方法在三个放大倍率下总参数量仅为LapSRN的3.98%,火星遥感影像4倍超分辨率下峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)提高0.031 3 dB,8倍超分辨率下PSNR提高0.116 7 dB。所提方法在超分辨率重建效果基本维持的情况下将网络参数量在2倍下缩减81.6%、4倍下缩减90.8%、8倍下缩减88.8%。

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