基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法

专利主权项内容

1.基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标区域的红外遥感图像并进行预处理；构建包含多尺度卷积和Transformer网络的超分辨率模型并训练，得到经训练的图像超分辨率模型；将预处理后的红外遥感图像输入至训练好的图像超分辨率模型中，输出超分辨率红外遥感图像；超分辨率模型的构建与训练步骤包括：S1、获取训练数据集，包括低分辨率红外遥感图像及其对应的高分辨率红外遥感图像；S2、构建包含多尺度卷积和Transformer网络的超分辨率模型；S3、将低分辨率红外遥感图像输入超分辨率模型，输出超分辨率红外遥感图像；构建损失函数并通过高分辨率红外遥感图像计算模型损失，利用反向传播对模型进行训练，直至总损失收敛，生成图像超分辨率模型。