一种基于多任务深度神经网络的卫星图像同时超分辨和着色的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201711224807.3
IPC分类号：G06T3/40;G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2017-11-29
申请人：
安徽工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于多任务深度神经网络的卫星图像同时超分辨和着色的方法
申请号	CN201711224807.3	申请日期	2017-11-29
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-03-23	公开/公告号	CN107833183A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T3/40 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T3/00 在图像平面内的图形图像转换，例如，从位像到位像地建立一个不同图像〔6〕 G06T3/40 整个或部分图形的定标〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;3;/;4;0;;;G;0;6;T;1;1;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	安徽工业大学	申请人地址	安徽省马鞍山市花山区湖东中路59号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	安徽工业大学	当前权利人	安徽工业大学
发明人	刘恒;伏自霖
代理机构	安徽知问律师事务所	代理人	平静;胡锋锋

摘要

本发明公开了一种基于多任务深度神经网络的卫星图像同时超分辨和着色的方法，属于图像处理技术领域。本发明主要包括以下步骤：1、制作高分辨率与低分辨率的灰度图像块训练集；2、构建一个多任务的深度神经网络用于模型训练；3、基于构建的深度网络和制作的训练集对网络模型进行训练；4、依据学习的模型参数，输入一幅低分辨率的灰度图像，得到的输出即是重建的高分辨率的彩色图像。本发明通过结合拥有优良性能的深度超分辨网络和着色网络，不仅增强了卫星图像的细节部分，而且还可同时对灰度图像进行着色使它自动产生符合真实感的彩色卫星图像，还减少了执行的步骤和时间，在灰度图像着色、卫星遥感遥测等领域中有着广泛的应用前景。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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该专利没有被任何外部专利所引用！

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