基于流的遥感图像超分辨率重建

为了提高遥感图像超分辨率重建的质量，提出了一种基于流的遥感图像重建算法。首先，在Glow模型的基础上引入改进后的RRDB架构用于低分辨率图像特征提取，通过构建更多层和连接以提升训练的稳定性。然后，以一种纯数据驱动的流模型来训练分布的参数，通过最大化负的对数似然的方法进行优化，得到该算法的损失函数。实验证明该模型在网络训练过程中能够快速达到稳定收敛的状态，且具有很强的泛化能力。用重建出的图像质量对比SRCNN、SRGAN、ESRGAN，经过测试后发现，提出的算法远远优于SRCNN算法，与其他算法相比也有明显优势。重建出的图像不仅在指标上有所提升，例如与SRCNN相比，PSRN和SSIM分别提升了15%和40%，且人眼观察时有更高的清晰度，高频细节更为丰富。