摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体公开了一种基于人工智能的图像处理方法及装置,包括超分辨率重建、重建效果判断等。本发明经双线性插值方法进行超分辨率重建,并构建基于峰值噪声比与全局相似性评估系数的椭圆面积模型动态评估重建效果,通过自适应调整缩放因子参数进行迭代优化,确保图像分辨率提升与信息保真度的平衡,在重建达标后,采用多维度特征融合技术,结合形态、纹理和颜色特征指标计算契合指数实现农作物精准分类,通过归一化植被指数、增强型植被指数和光化学反射指数的椭圆柱体积模型评估农作物生长健康状态,有效提升遥感图像识别分析的准确性和科学性,显著提高农业遥感监测的时效性和可靠性。
技术关键词
评价图像
归一化植被指数
图像处理方法
峰值噪声
双线性插值方法
纹理特征
图像特征信息
因子
图像像素
像素点
光谱特征提取
对象识别
超分辨率重建图像
执行超分辨率
遥感图像识别
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特征提取网络
印章
图像训练样本
图像处理方法
图像增强模型
实时检测方法
路面病害
语义分割算法
卷积特征提取
动态位置编码
脊柱关节炎
图像处理方法
磁共振
深度学习分类模型
感兴趣
被动遥感技术
储量估算方法
地理加权回归模型
星载激光雷达
格网