Jul, 2019

DeepSUM: 深度神经网络用于未注册的多时相图像超分辨率

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TL;DR这篇论文提出了一个卷积神经网络 (CNN) 的方法，用于多时相地面影像超分辨率，利用空间和时间相关性的组合和注册分割技术进行低分辨率图像的空间配准，实现从多幅不规则低分辨率图像到单幅高分辨率图像的转换。
发现论文，激发创造
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    Jan, 2020

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    Dec, 2014

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    Dec, 2018

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    Apr, 2019

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    Aug, 2020

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    Nov, 2016

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    Jul, 2016

  • 基于轻量级残差卷积神经网络的单张图像超分辨率

    本研究旨在扩展残差网络的优点，如快速训练，用于低级视觉问题，即单个图像超分辨率，通过引入跳跃连接和逐渐改变网络形状的策略，该方法在单个图像超分辨率上取得了最新的 PSNR 和 SSIM 结果，并产生了视觉上令人愉悦的结果。

    Mar, 2017

  • 无监督融合卷积神经网络方法用于遥感图像变化检测

    本文介绍了一种基于无监督浅层卷积神经网络（USCNN）融合方法进行变化检测，通过使用不同大小的卷积核对双时相图像进行多尺度信息提取，将相同尺度的差异特征图通过 1*1 卷积层融合为一个特征图，最后通过 1*1 卷积层融合不同尺度的输出特征，实现图像的多尺度信息融合。实验证明了该方法在四个真实遥感数据集上的可行性和有效性。

    Nov, 2023

  • 深度局部超分辨率：使用深度卷积神经网络学习深度超分辨率

    该研究提出了一种基于深度卷积神经网络的深度图像超分辨率方法，借鉴了深度场统计学和颜色 - 深度图像之间的局部相关性等先验知识，与当前最先进的深度图像超分辨率技术相比提升了很大的表现。

    Jul, 2016