基于金字塔注意力机制的遥感图像超分辨率网络

段锦; 李豪; 祝勇; 莫苏新

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.20240201.006

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (03) : 446 -456. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.20240201.006

基于金字塔注意力机制的遥感图像超分辨率网络

段锦, 李豪, 祝勇, 莫苏新

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摘要

针对超分辨率算法重建的遥感图像细节等信息丢失的问题，为保证遥感重建图像包含较多的纹理、高频信息，在生成对抗网络基础上提出一种基于金字塔注意力机制的遥感图像超分辨率网络。设计了一种全新的金字塔双重注意力模块，包括通道注意力网络和空间注意力网络。通道注意力网络中采用金字塔池化取代平均池化和最大池化，该结构设计从全局和局部信息角度出发增强特征表述能力；空间注意力网络则采用大尺度卷积，以加强局部信息的提取程度，可有效提取纹理、高频等信息。设计密集多尺度特征模块，利用非对称卷积提取不同尺度的特征信息，通过密集连接融合多层级尺度特征以加强纹理、高频等信息的提取精度。在公开的NWPU-RESISC45数据集上进行实验验证，实验结果分析表明，该算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于对比方法，重建性能相对较好。