一种用于 Sentinel-2 图像融合的全分辨率训练框架
图像与视频处理
2023-07-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本工作提出了一种无监督框架，用于训练深度学习模型，通过融合 Sentinel-2 图像的 10 米与 20 米波段实现超分辨率。所提方案避免了监督情形下生成训练数据所需的分辨率降级过程。另一方面，提出了一种恰当的损失函数，考虑了网络预测与待融合输入分量之间的循环一致性。尽管具有无监督性质，在我们的初步实验中，与监督方法相比，所提方案展现出有前景的结果。此外，由所提损失的构造可知，所得训练网络可归为多分辨率分析方法一类。
引用
@article{arxiv.2307.14864,
title = {A full-resolution training framework for Sentinel-2 image fusion},
author = {Matteo Ciotola and Mario Ragosta and Giovanni Poggi and Giuseppe Scarpa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14864},
year = {2023}
}