【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种遥感图像纹理增强方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、遥感技术的日益成熟使研究人员能够获得丰富的地表观测图像，服务于社会各界。然而，由于遥感图像成像硬件、技术和观测环境的限制，获得高分辨率遥感图像需要大量工作。低分辨率遥感图像的质量无法满足遥感图像在地图更新、语义分割，和目标检测。因此，遥感图像超分辨率重建技术已成为以低成本提高遥感图像清晰度和可靠性的重要处理技术。通过超分辨率重建技术，可以使遥感图像中的观测结果更加明显，为后续的遥感图像处理提供更可靠的数据。
2、图像超分辨重建是一种利用低分辨率图像重建具有更丰富信息的高分辨率图像的技术。近年来，基于深度学习的图像超分辨率重建方法已逐渐成为研究的主流，特别是基于生成对抗网络的方法。基于生成对抗网络方法对纹理细节的重建效果更加优秀，许多研究人员基于这一思想纷纷提出不同的改进方案，但是需要指出的是，对抗性训练在该领域仍然存在训练不稳定的问题，这可能会在重建过程中产生令人不快的伪影。生成复杂纹理和有效去除伪影仍然是遥感图像超分辨率重建技术的
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：所述特征提取模块具有shuffle注意力的密集残差密集块；所述具有shuffle注意力的残差密集块的结构为：
3.如权利要求2所述的一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：所述残差密集块RDB的结构如下：
4.如权利要求1所述的一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：所述判别网络由多个卷积层、批处理归一化层以及leaky ReLU激活层组成。
5.如权利要求2或3所述的一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：所述特征提取模块具有shuffle注意力的密集残差密集块；所述具有shuffle注意力的残差密集块的结构为：
3.如权利要求2所述的一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：所述残差密集块rdb的结构如下：
4.如权利要求1所述的一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：所述判别网络由多个卷积层、批处理归一化层以及leaky relu激活层组成。
5.如权利要求2或3所述的一种遥感图像纹理增强方法，其特征在于：所述生成网络的结构如下：
6.如权利要求4所述的一种遥感图像纹理...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭明强，熊峰，黄颖，关庆锋，谢忠，吴亮，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：
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