10.3778/j.issn.1002-8331.1711-0086
基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建
深层网络有效地提高了重建图像的精度,但是拥有大量参数,使训练时间过长.因此,改进了一种基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建算法,将全局残差学习和局部残差学习相结合,有效地降低训练深层网络的难度,并且通过递归学习控制网络参数.实验结果证明了递归残差网络在遥感图像超分辨率重建中的有效性,改进的网络可以获得更好的主观视觉效果以及客观评价指标.
递归残差网络、遥感图像超分辨率重建、残差学习、递归学习
55
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61771171
2019-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
191-195