【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像超分辨率，更具体的说是涉及一种基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法。
技术介绍
1、图像超分辨率技术是一种旨在提高图像空间分辨率的计算机视觉和图像处理领域的关键技术。该技术通过算法模型对低分辨率图像进行插值或重建，以生成高分辨率细节丰富的图像，从而增强图像的视觉质量和用于后续分析的精度。在遥感领域中，图像超分辨率尤为重要，因为原始卫星或航空传感器捕获的图像往往受限于物理硬件的分辨率，而提升这些图像的分辨率有助于更准确地识别地物特征、地形变化以及执行精细化的目标检测和识别任务。
2、遥感红外图像主要由通过搭载在卫星或无人机平台上的红外传感器获取。相较于可见光图像，红外图像更适应复杂的夜间环境，对于军事侦察、环境监测、气候变化研究等应用具有不可替代的价值。然而，由于红外传感器的固有局限性，所获得的图像通常分辨率较低，限制了其在细节识别方面的应用潜力，因此，研究适用于红外遥感图像的超分辨率方法显得尤为关键。
3、卷积神经网络(cnn)在图像超分辨率任务上取得了显著成就，cnn可以利用...
【技术保护点】
1.基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述S1包括：获取高分辨率红外遥感图像集，并通过降采样的方式获取对应低分辨率红外遥感图像集，二者共同构成训练数据集。
3.根据权利要求1所述的基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，超分辨率模型以Transformer网络为基础，并在Transformer网络前段增加多尺度卷积和空间注意力机制，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的基...
【技术特征摘要】
1.基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述s1包括：获取高分辨率红外遥感图像集，并通过降采样的方式获取对应低分辨率红外遥感图像集，二者共同构成训练数据集。
3.根据权利要求1所述的基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，超分辨率模型以transformer网络为基础，并在transformer网络前段增加多尺度卷积和空间注意力机制，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于异构组合深度网络的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述s21表示为：
5.根据权利要求3所述的基于异构组合深度网络的红外遥感图...
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