融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率重建生成对抗网络

刘杰; 祁箬; 韩轲

doi:10.37188/OPE.20233114.2080

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融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率重建生成对抗网络

信息科学 | 更新时间：2026-09-11

- 融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率重建生成对抗网络
- Generate adversarial network for super-resolution reconstruction of remote sensing images by fusing edge enhancement and non-local modules
- 光学精密工程 2023年31卷第14期页码：2080-2092
- 作者机构：
  
  1.哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，黑龙江哈尔滨 150080
  2.哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院，黑龙江哈尔滨 150028
- 作者简介：
  
  刘杰（1980-），女，黑龙江齐齐哈尔人，副教授，硕士生导师，2002年于哈尔滨理工大学获得学士学位，2005年于哈尔滨工业大学获得硕士学位，2012年于哈尔滨理工大学获得博士学位，主要从事人工智能与图像处理、大数据模型及预测等方面的研究。E-mail： liujie@hrbust.edu.cn
  祁箬（1998-），女，河南新乡人，硕士研究生，2019年于河南工程学院获得学士学位，主要从事图像处理、深度学习等方面的研究。E-mail： qiruo123@163.com
- 基金信息：
  
  黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2020F009)
- DOI：10.37188/OPE.20233114.2080
  中图分类号： TP391
- 收稿：2022-07-30，
  
  修回：2022-10-30，
  
  纸质出版：2023-07-25
- 稿件说明：
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刘杰,祁箬,韩轲.融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率重建生成对抗网络[J].光学精密工程,2023,31(14):2080-2092.

LIU Jie,QI Ruo,HAN Ke.Generate adversarial network for super-resolution reconstruction of remote sensing images by fusing edge enhancement and non-local modules[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(14):2080-2092.
刘杰,祁箬,韩轲.融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率重建生成对抗网络[J].光学精密工程,2023,31(14):2080-2092. DOI： 10.37188/OPE.20233114.2080.

LIU Jie,QI Ruo,HAN Ke.Generate adversarial network for super-resolution reconstruction of remote sensing images by fusing edge enhancement and non-local modules[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(14):2080-2092. DOI： 10.37188/OPE.20233114.2080.

摘要

针对遥感图像成像过程中噪声污染严重，超分辨率重建图像存在目标边缘模糊和伪影等问题，本文提出一种融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率算法（Edge-Enhanced and Non-local Modules Generative Adversarial Network，ENGAN）。为了使图像细节边缘更清晰，本文融合一种图像边缘增强模块；同时，为进一步扩大模型感受野和增强去除边缘噪声性能，改进边缘增强模块中的Mask分支；此外，引入非局部模块，通过更好地利用图像的内在特征相关性，进一步提升了网络的重建性能。本文在UCAS-AOD和NWPU VHR-10两种遥感图像数据集上进行多个算法的对比实验，结果表明本文提出的方法在多个评价指标上均有所改善。以退化类型Ⅳ为例，本文方法相比深度盲超分辨率退化模型，4倍超分辨率的SSIM提升了0.068，PSNR提升了1.400 dB，RMSE减少了12.5%，且重建后的遥感图像相较于原始图像可以得到更好的地面目标检测结果。

Abstract

To address the serious noise pollution in the process of image remote sensing and the existence of object edge blur and artifacts in the super-resolution reconstructed image， this study proposes a remote sensing image super-resolution algorithm called edge-enhanced and non-local modules generative adversarial network （ENGAN）. To make the image edge details clearer， the proposed algorithm integrated an image edge enhancement module. To further expand the receptive field of the model and enhance the edge noise removal， the Mask branch in the edge enhancement module was simultaneously improved. The use of the intrinsic feature correlation of images further improved the reconstruction performance of the network. In this study， comparison experiments of multiple algorithms were performed on two remote sensing image datasets， UCAS-AOD and NWPU VHR-10. The proposed method showed improvement in multiple evaluation indicators. Taking degradation type IV as an example， the 4x super-resolution SSIM was increased by 0.068， PSNR increased by 1.400 dB， and RMSE reduced by 12.5% compared with the deep-blind super-resolution degradation model. Moreover， the reconstructed remote sensing image can obtain better ground target detection results than the original image.

关键词

Keywords

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