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一种基于SRGAN的超分辨率夜光图像的城市道路提取方法 

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申请/专利权人:河海大学

摘要:本发明公开了一种基于SRGAN的超分辨率夜光图像的城市道路提取方法,处理方法包括如下步骤:筛选并下载夜光图像;对夜光图像数据进行重投影、重采样、辐射定标、地理配准和去除噪声处理并裁剪;构建SRGAN网络模型,主要包括四个主要步骤:1、训练生成器G,输出伪高分辨图像;2、训练判别器D,输出0到1之间的标量;3、将原始高分辨率图像和生成的伪高分辨率图像分别用VGG19的前13层提取特征,将提取的特征计算损失;4、将损失函数返回生成器,并结合Adam优化器更新生成器G和判别器D的网络参数,接着继续训练。本发明在充分利用了夜光遥感图像数据的基础上,采用感知损失和正则化损失作为网络的损失函数,提高了图像的纹理质量。现将其应用于道路提取上,对夜光图像应用和道路提取分析均有重要意义。

主权项:1.一种基于SRGAN的超分辨率夜光图像的城市道路提取方法,其特征在于,包括如下步骤:1筛选并下载夜光图像;2对夜光图像数据进行预处理操作并裁剪;3构建SRGAN网络模型并训练模型;4将预处理后的夜光图像输入模型,输出对应的高分辨率图像并进行拼接;5提取城市道路区域。

全文数据:

权利要求:

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