典型文献
基于流的遥感图像超分辨率重建
文献摘要：
为了提高遥感图像超分辨率重建的质量,提出了一种基于流的遥感图像重建算法.首先,在Glow模型的基础上引入改进后的RRDB架构用于低分辨率图像特征提取,通过构建更多层和连接以提升训练的稳定性.然后,以一种纯数据驱动的流模型来训练分布的参数,通过最大化负的对数似然的方法进行优化,得到该算法的损失函数.实验证明该模型在网络训练过程中能够快速达到稳定收敛的状态,且具有很强的泛化能力.用重建出的图像质量对比SRCNN、SRGAN、ESRGAN,经过测试后发现,提出的算法远远优于SRCNN算法,与其他算法相比也有明显优势.重建出的图像不仅在指标上有所提升,例如与SRCNN相比,PSRN和SSIM分别提升了15％和40％,且人眼观察时有更高的清晰度,高频细节更为丰富.
文献关键词：
超分辨率重建;流模型;Glow模型;RRDB架构;负对数似然损失
中图分类号：
作者姓名：
任术波;孟倩;吴钻
作者机构：
中国空间技术研究院,北京 100094;武汉大学计算机学院,武汉 430072
文献出处：
引用格式：
[1]任术波;孟倩;吴钻-.基于流的遥感图像超分辨率重建)[J].中国空间科学技术,2022(06):99-106
A类：
Glow,RRDB,负对数似然损失
B类：
遥感图像,图像超分辨率重建,图像重建算法,低分辨率图像,图像特征提取,流模型,损失函数,网络训练,训练过程,速达,泛化能力,图像质量,质量对比,SRCNN,ESRGAN,法远,PSRN,SSIM,人眼,清晰度,高频细节
AB值：
0.267492
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