研究目的
通过一种新颖的深度记忆连接网络（DMCN）融合图像细节与环境信息，从而提升遥感图像的空间分辨率，在精度和视觉效果上均优于现有方法。
研究成果
所提出的DMCN方法在遥感图像超分辨率方面优于当前最先进技术，获得了更高的PSNR和SSIM值。记忆连接和下采样单元的引入有助于提高重建质量并降低计算复杂度。
研究不足
该研究未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括训练深度网络所需的计算资源，以及该方法在更广泛遥感数据集上的泛化能力。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于深度记忆连接网络的高质量遥感图像超分辨率重建
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于深度记忆连接网络的高质量遥感图像超分辨率重建
DOI：10.1109/igarss.2018.8518855
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
单幅图像超分辨率是提升遥感影像空间分辨率的有效方法，这对目标检测和图像分类等众多应用至关重要。然而，现有基于神经网络的方法通常感受野较小且忽略图像细节。我们提出一种名为深度记忆连接网络（DMCN）的新方法，基于卷积神经网络重建高质量超分辨率图像。我们构建局部与全局记忆连接以融合图像细节与环境信息。为进一步减少参数量并降低耗时，我们提出下采样单元来缩减特征图的空间尺寸。我们在三个不同空间分辨率的遥感数据集上测试DMCN，实验结果表明该方法在精度和视觉效果上均较当前最先进技术有显著提升。
作者：
Wenjia Xu，Guangluan Xu，Yang Wang，Xian Sun，Daoyu Lin，Yirong Wu
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