Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
| 综合深度卷积神经网络的摆扫影像反演恢复算法 | |
| 徐超; 金光; 杨秀彬; 徐婷婷; 常琳 | |
| 2019 | |
| 发表期刊 | 光学学报
 |
| 卷号 | 39期号:12页码:361-371 |
| 摘要 | 为解决卫星摆扫获得的遥感影像存在畸变和像质退化的问题,提出一种分辨率反演与深度卷积网络相结合的几何校正与图像增强方法。摆扫过程中,空间相机的摆扫角和单位视场角恒定,探测器像面的像素与相机光轴指向的地面景物一一对应,根据这两点,像面上畸变的景物可以被精确地反演恢复。其次,采用真实的遥感影像作为样本,训练了针对遥感影像的深度卷积网络框架,解决了反演恢复过程中的影像模糊问题,增强了校正后影像的视觉效果。实验中,畸变校正后的影像很大程度地恢复了地面景物的原有几何特性。采用无参考图像质量评价指标(NR-IQA)对本文提出的网络结构、在传统图像集上训练的网络结构及插值方法进行对比评价,结果表明所提网络结构的图像增强结果更佳,能较为有效地恢复遥感摆扫影像。 |
| 关键词 | 遥感 摆扫 畸变 几何校正 卷积神经网络 影像恢复 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63526 |
| 专题 | 中科院长春光机所知识产出 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 徐超,金光,杨秀彬,等. 综合深度卷积神经网络的摆扫影像反演恢复算法[J]. 光学学报,2019,39(12):361-371. |
| APA | 徐超,金光,杨秀彬,徐婷婷,&常琳.(2019).综合深度卷积神经网络的摆扫影像反演恢复算法.光学学报,39(12),361-371. |
| MLA | 徐超,et al."综合深度卷积神经网络的摆扫影像反演恢复算法".光学学报 39.12(2019):361-371. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 综合深度卷积神经网络的摆扫影像反演恢复算（7767KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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