多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建

王植, 王坤, 王梦晴

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东北大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 45 ›› Issue (08) : 1178-1184.

多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建

  • 王植, 王坤, 王梦晴
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摘要

针对现有遥感影像超分辨率重建算法,在处理复杂场景时,存在无法充分提取和利用特征,且计算复杂度高的问题,提出一种多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建网络模型.该模型引入了多尺度残差Swin Transformer模块,在充分提取特征的同时,减少用于提取浅层特征的模块冗余;建立了一个特征细化融合模块,可以充分提取图像特征来提高网络性能.基于UC Merced Land Use公开数据集进行实验,结果表明:提出的模型所需参数数量仅为目前主流超分辨率重建方法 EDSR模型的61.6%,重建结果在不同尺度下的峰值信噪比和结构相似度相对EDSR分别平均提高了0.82 dB和0.024.通过对比分析,证明本文提出的模型在提高图像质量的同时,有效地减少了网络参数冗余,可明显提高重建图像质量,满足高分辨率遥感影像处理需要.

关键词

遥感影像 / 超分辨率重建 / Transformer / 特征提取 / 特征细化融合

中图分类号

TP751

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王植, 王坤, 王梦晴. 多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建. 东北大学学报(自然科学版). 2024, 45(08): 1178-1184

基金

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N170113027)

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