一种用于单图像超分辨率的新型公开 Alsat-2B 数据集
图像与视频处理
2021-03-24 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
当前，在可靠训练数据集可用时，深度学习方法在图像超分辨率解决方案中占主导地位。然而，对于遥感基准，获取高空间分辨率图像非常昂贵。大多数超分辨率方法使用下采样技术模拟低与高空间分辨率图像对并构建训练样本。为解决此问题，本文引入了一种用于单图像超分辨率任务的新型公开遥感数据集（Alsat2B），包含低与高空间分辨率图像（分别为 10m 和 2.5m）。高分辨率图像通过全色锐化获得。此外，基于常用标准评估了若干超分辨率方法在该数据集上的性能。所得结果表明所提方案前景良好，并凸显了数据集中的挑战，表明需要先进方法以把握低与高分辨率块之间的关系。
关键词
引用
@article{arxiv.2103.12547,
title = {A new public Alsat-2B dataset for single-image super-resolution},
author = {Achraf Djerida and Khelifa Djerriri and Moussa Sofiane Karoui and Mohammed El Amin larabi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12547},
year = {2021}
}
备注
This paper has been Accepted for publication in the International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2021)