【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法、系统及介质。
技术介绍
1、卫星成像受制于云覆盖和恶劣天气，导致其分辨率和更新速度有限。在实时需求较高的场景中，卫星成像可能无法满足需求。
2、深度卷积神经网络在陆地卫星和高分卫星遥感图像的超分辨率方面取得了显著效果，然而现有的深度卷积神经网络在修复高频细节和纹理方面仍存在如纹理结构信息缺失、伪影和模糊等，这些问题可能对实际应用产生一定的影响。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法、系统及介质，能够提高遥感图像的分辨率。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法，所述方法包括以下步骤：
4、建立用于遥感图像超分辨率重建的dfmnet网络，所述dfmnet网络包括浅层特征提取模块、编码器、交叉注意力模块和解码器；其中，所述编码器包括多个...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法，其特征在于，所述采用所述DFMNet网络对所述输入图像进行训练，得到训练好的DFMNet网络，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法，其特征在于，所述双路径特征复用模块采用对称的双路径结构，两条路径的卷积层结构相同且尺寸不同；所述将多个第一特征图分别输入到相应的编码器中进行特征提取，得到多个第二特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多尺度...
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法，其特征在于，所述采用所述dfmnet网络对所述输入图像进行训练，得到训练好的dfmnet网络，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法，其特征在于，所述双路径特征复用模块采用对称的双路径结构，两条路径的卷积层结构相同且尺寸不同；所述将多个第一特征图分别输入到相应的编码器中进行特征提取，得到多个第二特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多尺度网络的遥感图像超分辨重建方法，其特征在于，所述将多个第二特征图和多个第三特征图注入到交...
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