【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，尤其涉及一种可调节锐化程度的超分辨率影像重建方法及装置。
技术介绍
1、遥感高分辨率遥感影像因其所包含的丰富的纹理、空间和语义信息而被广泛应用。然而，在成像过程中，遥感高分辨率遥感影像经常受到各种因素的干扰，如气流扰动、成像衍射、传输干扰、相对姿态变化、下采样、附加噪声等，导致影像质量下降。
2、为了解决这一问题，现有的技术手段是采用超分辨率影像重建方法。然而，现有的超分辨率影像重建方法在应用阶段无法更改模型配置，因此无法根据实际需求调节模型输出的结果，导致方法的灵活性较差。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提供一种可调节锐化程度的超分辨率影像重建方法及装置，主要目的是为了在应用环节可以根据实际需求调节模型输出的结果。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提出以下方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种可调节锐化程度的超分辨率影像重建方法，所述方法包括：
4、获取需求锐化系数及待输入低分辨率遥感影像；
...【技术保护点】
1.一种可调节锐化程度的超分辨率影像重建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用训练好的超分辨率影像重建深度学习模型中的模糊参数输入部分对所述需求锐化系数进行处理，以改变所述训练好的超分辨率影像重建深度学习模型中的盲图像超分辨率重建模型部分，得到目标超分辨率影像重建深度学习模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用训练好的超分辨率影像重建深度学习模型中的模糊参数输入部分对所述需求模糊参数进行处理，以改变所述训练好的超分辨率影像重建深度学习模型中的盲图像超分辨率重建模型部分，得到目标超分辨...
【技术特征摘要】
1.一种可调节锐化程度的超分辨率影像重建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用训练好的超分辨率影像重建深度学习模型中的模糊参数输入部分对所述需求锐化系数进行处理，以改变所述训练好的超分辨率影像重建深度学习模型中的盲图像超分辨率重建模型部分，得到目标超分辨率影像重建深度学习模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用训练好的超分辨率影像重建深度学习模型中的模糊参数输入部分对所述需求模糊参数进行处理，以改变所述训练好的超分辨率影像重建深度学习模型中的盲图像超分辨率重建模型部分，得到目标超分辨率影像重建深度学习模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取需求锐化系数及待输入低分辨率遥感影像之前，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述盲图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：何建军，王星珏，吴文玉，陈婷，陈冲，苏东卫，
申请(专利权)人：二十一世纪空间技术应用股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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