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轻量级重参数化的遥感图像超分辨率重建网络设计
信息科学 | 更新时间：2024-02-01
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    • 轻量级重参数化的遥感图像超分辨率重建网络设计

    • Design of lightweight re-parameterized remote sensing image super-resolution network

    • “针对遥感图像超分辨率重建领域对硬件资源的高要求，研究团队提出了一种创新的轻量级网络架构。该架构通过重参数化技术，设计出一种残差局部特征模块，有效提升了图像的局部特征提取能力。同时，引入了一个轻量级的全局上下文模块，该模块能够关联图像内部的相似特征，进而增强了网络的特征表达能力。此外，通过调整该模块的通道压缩倍数，研究团队成功减少了模型参数量，并提升了模型性能。在UC Merced遥感数据集上的测试结果显示，该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量仅为539 K，远低于HSENet算法的5 470 K。同时，该算法在峰值信噪比和结构相似性方面也表现出优势，分别达到了30.01 dB和0.844 9，超过了HSENet算法的30.00 dB和0.842 0。在推理速度上，该算法也展现出明显的优势，仅需0.010 s，而HSENet算法需要0.059 s。此外，在DIV2K自然图像数据集上的测试进一步验证了该算法的泛化能力，其峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也展现出一定的优势。这一研究成果为遥感图像超分辨率重建领域提供了新的解决方案，有望推动该领域的技术进步。”
    • 光学精密工程   2024年32卷第2期 页码：268-285

    • DOI：10.37188/OPE.20243202.0268    

      中图分类号： TP391

    • 收稿日期：2023-07-05，

      修回日期：2023-08-27，

      纸质出版日期：2024-01-25

    移动端阅览

  • 易见兵,陈俊宽,曹锋等.轻量级重参数化的遥感图像超分辨率重建网络设计[J].光学精密工程,2024,32(02):268-285. DOI： 10.37188/OPE.20243202.0268.

    YI Jianbing,CHEN Junkuan,CAO Feng,et al.Design of lightweight re-parameterized remote sensing image super-resolution network[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(02):268-285. DOI： 10.37188/OPE.20243202.0268.

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