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申请/专利权人：山东远桥信息科技有限公司;山东城市建设职业学院
摘要：本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种基于高光谱的智慧城市监控超分辨率增强方法及设备，方法具体如下：本方法基于DnCNN的图像去噪方法处理高光谱图像，通过编码器和解码器生成初始重建图像，使用超分辨率编码器和自适应编码因子调节块获得超分辨率编码特征和自适应编码特征，利用空间增强注意力模块和通道增强注意力模块增强空间和通道特征，通过超分辨率解码器生成高分辨率重建图像，整个模型通过优化器进行训练来减少重建损失和交叉熵损失，从而提高图像重建的质量。本方法通过提升图像分辨率可以更准确地识别和监控城市中的各种要素，提供更详细和精确的数据支持，还能够提升环境监控和应急响应的效率和准确性。
主权项：1.一种基于高光谱的智慧城市监控超分辨率增强方法，其特征是，包括如下步骤：S1、图像获取：基于去噪卷积神经网络DnCNN的图像去噪方法对公开可用的PaviaCenter数据集中的图像进行处理得到高光谱图像；S2、创建超分辨率增强模型：超分辨率增强模型依次由初始编码器、初始解码器、超分辨率编码器、自适应编码因子调节块、空间增强注意力模块、通道增强注意力模块和超分辨率解码器组成，然后将高光谱图像输入至超分辨率增强模型得到超分辨率重建图像；S3、训练超分辨率增强模型：根据超分辨率重建图像和真实图像计算训练总损失，然后通过训练总损失并利用Adam优化器迭代超分辨率增强模型中的参数，得到训练后的超分辨率增强模型；S4、输出最终结果：将待增强的图像进行预处理后输入到训练后的超分辨率增强模型内，得到最终超分辨率重建图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东远桥信息科技有限公司 山东城市建设职业学院 一种基于高光谱的智慧城市监控超分辨率增强方法及设备
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