基于反投影注意力网络的遥感影像超分辨率重建

作者：胡家玥; 田鹏辉^*

来源：计算机系统应用, 2023, 32(12): 211-217.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.009317

• 遥感影响
• 超分辨率重建
• 注意力
• 反投影网络

近年来,在诸如环境监测等一系列工作中,遥感影像得到了广泛应用.然而,目前卫星传感器观测到的影像往往分辨率较低,很难满足深入研究的需要.超分辨率(SR)目的是提高图像分辨率,同时提供更精细的空间细节,完美地弥补了卫星图像的弱点.因此,本文提出了一种反投影注意力网络(back-projection attention network, BPAN)用于遥感图像的超分辨率重建,该网络由反投影网络和初始残差注意块两部分组成.在反投影网络中,通过迭代误差反馈机制计算上下投影误差指导图像重建;在初始残差注意块中,引入初始模块融合局部多级特征为重建详细的纹理提供更丰富的信息,以注意模块自适应地学习不同空间区域的重要性,促进高频信息的恢复.为了评价该方法的有效性,在AID数据集上进行了大量的实验,结果表明,本文的网络模型提升了传统深度网络的重建性能,且在视觉效果和客观指标方面有明显提升.

• 单位
  西安工业大学