基于隐式神经表示的遥感影像超分辨率方法、系统及设备

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基于隐式神经表示的遥感影像超分辨率方法、系统及设备
申请号:CN202411449726
申请日期:2024-10-17
公开号:CN119399026B
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于隐式神经表示的遥感影像超分辨率方法、系统及设备,属于深度学习和遥感影像处理技术领域。本发明的方法先获取适用于遥感影像数据集并基于此训练遥感影像超分辨率模型,然后将待重建的低分辨率遥感影像和预先构建好的查询数组作为输入,由层次化特征金字塔提取模块进行多尺度特征提取,由双路径隐式注意力特征融合模块进行融合,最终由隐式高分辨率重建模块进行高分辨率图像的重建。本发明将特征金字塔、注意力机制等与隐式神经表示相结合,将不同层次的特征融合在一起,解决了遥感影像超分辨率过程中多尺度特征融合与高效信息提取的问题,能够提高遥感影像超分辨率精度的同时,实现遥感影像连续尺度超分辨率的目标。
技术关键词
超分辨率方法 遥感影像数据 超分辨率模型 融合特征 特征金字塔 多尺度特征提取 积层 注意力机制 编码器 空间金字塔池化 网格 超分辨率遥感影像 坐标 图像增强 双线性插值
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