基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建OA北大核心CSCDCSTPCD
Super-Resolution Reconstruction of Remote Sensing Image Based on Recursive Residual Network
深层网络有效地提高了重建图像的精度,但是拥有大量参数,使训练时间过长.因此,改进了一种基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建算法,将全局残差学习和局部残差学习相结合,有效地降低训练深层网络的难度,并且通过递归学习控制网络参数.实验结果证明了递归残差网络在遥感图像超分辨率重建中的有效性,改进的网络可以获得更好的主观视觉效果以及客观评价指标.
The deep network can effectively improve the accuracy of the reconstructed image, but it has a large number of parameters, which makes the training time too long. Therefore, this paper improves the super-resolution reconstruction algorithm of remote sensing image based on recursive residual network. The global residual learning and local residual learning are combined to effectively reduce the difficulty of training deep network and control the network param…查看全部>>
王爱丽;宋晓莹;陈雨时
哈尔滨理工大学 测控技术与通信工程学院,哈尔滨 150080哈尔滨理工大学 测控技术与通信工程学院,哈尔滨 150080哈尔滨工业大学 图像与信息技术研究所,哈尔滨 150001
信息技术与安全科学
递归残差网络遥感图像超分辨率重建残差学习递归学习
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《计算机工程与应用》 2019 (3)
基于动态优化模型的CT金属伪影校正方法研究
191-195,5
国家重点研发计划项目(No.2016YFC0104505)国家自然科学基金(No.61701492,No.61201117)江苏省自然科学基金(No. BK20170392,No.BK20151232)中国科学院青年创新促进会(No.2014281)苏州市前瞻性应用研究项目(No.SYG201608).
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