研究目的
利用一种结合小波变换和递归残差网络的深度学习方法，从低分辨率遥感图像重建高分辨率图像，以提升频域处理性能。
研究成果
所提出的WTCRR方法通过结合小波变换与递归残差网络，在遥感图像超分辨率任务中实现了最先进的性能，在客观和主观评估方面均优于现有方法。未来工作可引入迁移学习以融合自然图像数据集中的高频细节。
研究不足
该方法在重建过程中可能会丢失一些细节信息，且由于网络结构复杂，训练时间较长。若未进行迁移学习而直接应用于自然图像，可能因数据分布不同而效果不佳。
中文（中国）
▾
通过小波变换结合递归Res-Net实现超分辨率遥感图像
DOI：10.1109/TGRS.2018.2885506
期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
深度学习（DL）已成功应用于单图像超分辨率（SISR）领域，该技术旨在从低分辨率（LR）图像重建高分辨率（HR）图像。与当前多数基于空间域重建的DL方法不同，我们采用频域方案实现多频段HR图像重建。进一步地，我们提出融合小波变换（WT）与递归残差网络的方法：首先对LR图像进行小波分解获得各频段分量，随后通过精心设计的递归残差块网络预测高频成分，最终经逆小波变换得到重建图像。本文主要贡献有三：1）在DL框架下提出基于频域的SISR方案，充分挖掘多频段图像表征潜力；2）采用全局与局部的递归块及残差学习机制简化深度网络训练，移除批归一化层以增强网络灵活性、节省内存并提升速度；3）用细节更丰富的LR图像替代低频小波分量以进一步提升性能。为验证方法有效性，我们在NWPU-RESISC45数据集进行大量实验，结果表明该方法在客观指标与主观视觉效果上均优于现有最优方法。
作者：
Wen Ma，Zongxu Pan，Jiayi Guo，Bin Lei
AI智能分析
纠错
研究概述
实验方案
设备清单
SCI高频之选
查看全部>
-
智能分析： Yokogawa AQ6370D是一款性能卓越的光谱分析仪，适用于光通信领域以及光放大器（EDFA）的测量和评估。其高波长分辨率、精准度和宽动态范围使其成为实验室和工业环境中的理想选择。虽然设备体积较大且预热时间较长，但其丰富的接口和出色的显示屏设计弥补了这些不足，整体是一款值得推荐的光谱分析仪。获取实验方案
-
智能分析： ZEISS EVO系列是一款高性能?？榛璧缱酉晕⒕?，适用于材料科学、生命科学及工业质量控制等领域。其先进的技术特性包括高分辨率、广泛加速电压范围和集成EDS系统。该产品操作直观，支持多用户环境，适合科学研究和工业应用。然而，价格信息缺失以及潜在的维护成本可能是其需要注意的方面。总体而言，ZEISS EVO系列表现优秀，值得推荐给专业用户。获取实验方案 -
智能分析： ZEISS Crossbeam系列是蔡司公司推出的一款高端光电分析设备，结合了场发射扫描电子显微镜（FE-SEM）和聚焦离子束（FIB）的功能，适用于材料科学、纳米技术和半导体行业等多个领域。其高分辨率成像能力和自动化样品制备功能使其成为高通量分析的理想选择。此外，该设备支持多种检测器，具备强大的多功能性，是高精度研究和工业应用的利器。然而，由于其高端定位，设备成本较高且操作需要专业技能。总体而言，该设备表现卓越，为科学研究和工业应用提供了先进的解决方案。获取实验方案 -
智能分析： Axio Observer是一款专为金相学研究设计的倒置显微镜系统，以其高效的设计和蔡司知名的光学技术为特色。它能够快速、灵活地分析大量样品，并支持自动化操作，适用于多种应用场景，包括晶粒尺寸分析、非金属夹杂物检测等。然而，其重量较大且光源寿命较短，可能对使用者提出了额外的维护和空间管理需求。总体而言，这款产品在性能和可靠性方面表现出色，特别适合专业实验室使用。获取实验方案 -
型号：ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex
智能分析： ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex是一款定位于高端科研机构的光谱成像系统，具有卓越的光谱分辨率和自动化功能，适用于复杂的生物、医学及材料科学实验。其高效的荧光标签分离能力和多功能自动化设计为用户提供了强大的实验支持。然而，高昂的价格和一定的学习曲线可能对中小型实验室构成挑战。总体而言，这是一款性能优越、适应性强的高端实验设备。获取实验方案 -
智能分析： ZEISS Sigma 300 with RISE是蔡司公司推出的一款高端光谱分析仪，集成了拉曼成像和扫描电子显微镜技术，能够提供高质量的化学和结构分析。其功能强大，支持多领域应用，但设备价格较高且操作学习曲线可能较陡。适用于科研机构和高端实验室，是材料科学和生命科学领域的理想选择。获取实验方案
立即咨询
加载中....
论文纠错
您正在对论文“通过小波变换结合递归Res-Net实现超分辨率遥感图像”进行纠错
纠错内容
联系方式（选填）
设备询价
称呼
电话
+86
单位名称
用途
期望交货周期
产品预约
称呼
电话
+86
单位名称
用途
期望交货周期