- 软件名称:条件生成对抗网络在遥感图像复原中的可行性
- 软件大小: 0.00 B
- 软件评级: ★★★★★★
- 开 发 商: 卜丽静, 李秀伟, 张正鹏, 姜昊男
- 软件来源: 《国土资源遥感》
- 解压密码:www.gissky.net
资源简介
对于遥感图像中降质模糊的问题,经典的图像复原方法由于模糊函数难以估计等原因,复原效果较差。为了避免估计模糊函数带来的困难,通过深度学习的方法对图像进行去模糊,研究了基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN)的图像复原方法。首先创建训练网络的训练库,然后设置网络训练的初始参数,该网络以对抗的方式来使生成模型和判别模型进行交替学习,通过不断学习降质图像和清晰图像之间的差异,并结合了对抗损失和感知损失来缩小两者之间的差异,实现图像复原。实验采用以GOPRO数据集为基础的混合模糊训练库来训练网络,并与其他方法进行了对比试验,结果表明,在图像细节和评价指标方面,CGAN具有较好的复原效果,保证了复原图像的细节信息和纹理信息,证明了该方法可以用于遥感图像的复原。相关资源
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