基于轻量化生成对抗网络的遥感图像超分辨率重建

作     者：张鹏婴 张明 李建军 张宝华 ZHANG Pengying;ZHANG Ming;LI Jianjun;ZHANG Baohua

作者机构：内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室内蒙古包头014010 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2024年第45卷第4期

页      面：114-120页

学科分类：11[军事学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 110503[军事学-军事通信学] 

基　　金：国家自然科学基金(No.62066036、61962046) 内蒙古自然科学基金(No.2022LHMS06005) 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(No.NJZY18150) 

主　　题：超分辨率重建 遥感图像 生成对抗网络 残差密集 坐标注意力 

摘      要：针对ESRGAN模型复杂度高、特征提取与表示性能欠佳的问题,提出了一种基于轻量化生成对抗网络(Light weight Generative Adversarial Network, LwGAN)的遥感图像超分辨率重建算法。该算法以改进残差密集模块(Improved Residual Dense Block, IRDB)为基础块构建生成网络的高阶特征提取部分,提取了丰富的多样化特征,同时建立了特征的通道及长距离位置关系,在降低模型参数量的同时提升了模型的特征提取与表示性能。通过在UC MERCED和NWPU-RESISC45数据集上的实验结果表明,与ESRGAN相比,LwGAN获取了更大的峰值信噪比和结构相似度,显著提升了遥感图像的超分辨率重建性能,可视化结果表明重建图像恢复了更多的纹理细节信息,同时模型参数量仅为原始ESRGAN的约三分之一,大幅地提高了模型的运行效率,为后续遥感图像的分析处理奠定了基础。