摘要
本发明公开了一种基于超分辨率增强的卫星图像道路提取方法、设备和介质,构建超分辨率模型,根据上下文特征聚合网络和频分远距离残差块和高质量重建网络对低分辨率图像进行增强;对增强后的图像采用卷积神经网络预测图像中每个像素与相邻像素的像素相似度;构建第一损失函数和复合损失函数对像素相似度进行多重优化,基于优化后的像素相似度从卫星图像中提取道路图像;并对图像进行去噪处理,得到道路数据。通过将低分辨率的图像输入超分辨率模型增强后,利用卷积神经网络对图像进行分割,构建损失函数提高提取的图像的精度,进行图像细化以提取道路中心线,转化为道路图,完成对超分辨卫星图像道路的提取,提高卫星图像的道路识别精度和效率。
技术关键词
图像道路提取方法
像素
超分辨率模型
Kruskal算法
上下文特征
中心线
神经网络对图像
卫星图像数据
深层特征提取
矢量道路
定义标签
细化算法
远距离
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