面向目标检测的双驱自适应遥感图像超分重建方法

作     者：成科扬 荣兰 蒋森林 詹永照 CHENG Keyang;RONG Lan;JIANG Senlin;ZHAN Yongzhao

作者机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 江苏省大数据泛在感知与智能农业应用工程研究中心镇江212013 镇江昭远智能科技有限公司镇江212013 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2022年第48卷第8期

页      面：1343-1352页

核心收录：

学科分类：07[理学] 08[工学] 082501[工学-飞行器设计] 070206[理学-声学] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金(61972183) 江苏省科技项目(BE2022781) 镇江市“金山英才”高层次领军人才培养计划培养对象科研项目 

主　　题：遥感图像超分重建 目标检测 多尺度 特征先验驱动 任务驱动 

摘      要：现有光学遥感图像超分重建方法主要是生成视觉上令人满意的图像,并未考虑后续目标检测任务的特殊性,不能有效地应用到目标检测中。基于此,提出了面向目标检测的双驱动自适应多尺度光学遥感图像超分重建方法,将超分重建网络和目标检测网络结合起来,进行联合优化。针对光学遥感图像的特点设计了自适应多尺度遥感图像超分重建网络,集成选择性内核网络和自适应特征门控单元来特征提取和融合,重建出初步遥感图像。通过提出的双驱动模块,将特征先验驱动损失和任务驱动损失传到超分重建网络中,提高目标检测的性能。在UCAS-AOD和NWPU VHR-10数据集上进行实验,并与5种主流方法进行比较,所提方法的峰值信噪比和平均准确率相较于FDSR方法分别提高了1.86 dB和3.73%。实验结果表明,所提方法和光学遥感图像目标检测结合可以取得更好的效果,综合性能更佳。