利用真实训练数据对商业卫星影像进行超分辨率重建
计算机视觉与模式识别
2020-02-27 v1 图像与视频处理
摘要
在基于机器学习的单幅图像超分辨率中,退化模型嵌入于训练数据生成过程。然而,大多数现有的卫星图像超分辨率方法使用带有固定核的简单下采样模型来创建训练图像。这些方法在合成数据上表现良好,但在真实卫星图像上表现不佳。我们提出一种面向商业卫星影像产品的真实训练数据生成模型,其不仅包含卫星上的成像过程,还包含地面上的后处理过程。我们还提出一种针对卫星图像优化的卷积神经网络。实验表明,所提出的训练数据生成模型能够提升真实卫星图像上的超分辨率性能。
引用
@article{arxiv.2002.11248,
title = {Super-Resolving Commercial Satellite Imagery Using Realistic Training Data},
author = {Xiang Zhu and Hossein Talebi and Xinwei Shi and Feng Yang and Peyman Milanfar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11248},
year = {2020}
}