基于生成对抗网络的电力设施遥感图像超分辨重建方法

由于受到遥感成像设备性能限制,以及成像过程中大气扰动和噪声干扰等因素影响,导致电力设施遥感图像质量及分辨率下降,针对该问题提出一种基于生成对抗网络的遥感图像高分辨重建模型,在生成器中加入金字塔拆分注意力模块与稠密残差块,提高遥感图像特征提取的准确性、模型泛化性和鲁棒性.采用双尺度判别器设计,综合图像的全局特征和局部特征,增强图像在细节方面的学习能力.优化模型训练损失函数,结合内容损失、感知损失与对抗损失,增加网络训练的稳定性,加快收敛速度.实验结果表明,本方法在重建效果、信噪比与结构相似度等量化指标方面与常见图像处理及深度学习方法相比均有一定提高,为遥感图像超分辨重建及增强方法研究与应用提供参考.