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近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像,已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率,且具备足够的细节信息用于分辨目标群,而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征,通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充,而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战,提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法,通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征,并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中,该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法,在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果,证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息,显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力,提升了遥感图像的质量和可用性。 相似文献
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航空动态重力测量是快速获取地球重力场信息的有效手段,从广泛噪声中高精度提取重力信息的数据处理技术是重力测量的关键环节。本文首先分析了测量噪声的来源及误差特性,且明确了现阶段常用的有限冲激响应(FIR)低通滤波器可以有效滤除高频噪声。其次,针对动态特性误差和偶然误差,提出基于经验模态分解(EMD)的误差分离方法。再次,提出了适用于多条重复测线的系统平差方法,有效抑制了低频系统误差的影响。最后,对航空实测数据进行了处理。试验结果表明,基于EMD的误差分离方法将内符合精度从2.86mGal提升至0.75mGal,重复测线系统平差方法将精度进一步提升至0.28mGal。该研究对提升航空重力测量系统在数据处理技术成熟度及实用化水平方面有重要意义。 相似文献
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二次分配问题(QAP)是经典的组合优化问题之一,广泛应用于许多领域中.针对 QAP,提出了一种新的蚁群算法—改进的快速蚁群系统(IFANT).该算法通过限制迭代最优解与当前解的信息素升级的速度,拓宽了快速蚁群系统解的搜索范围,提高解的寻优能力. 相似文献
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