摘要
本发明涉及遥感地形地貌增强技术领域,公开了一种遥感地形地貌增强算法,包括以下步骤:步骤S101,对现有的高分辨率DEM图像和低分辨率DEM图像进行预处理构建训练数据集;步骤S102,构建双域多尺度注意力融合超分辨率网络;步骤S103,通过训练数据集对双域多尺度注意力融合超分辨率网络进行训练;本发明综合考虑到DEM图像的边缘信息和空间连续性特点,利用小波域对高、低频信息高度敏感特性,通过哈尔小波变换提取DEM图像的高频和低频信息,并结合并行支路卷积层获取的空间域特征信息,两者进行融合使得网络在浅层就具备特征增强的功能,同时本发明通过多尺度注意力融合模块组获取不同深度特征图之间的重要性关系,从而提高DEM超分辨率重建的精度。
技术关键词
Sobel边缘检测
超分辨率网络
融合特征
上采样
积层
模块
图像
通道注意力机制
分支
插值法
全球数字高程模型
像素
小波域
算法
拉普拉斯
多尺度
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回波信号强度
融合特征
运动状态估计
卡尔曼滤波算法
雷达
区域检测方法
瓦楞纸箱
注意力机制
色差缺陷
多尺度特征融合