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基于深度学习超分辨率技术的遥感图像道路提取方法
| 专利名称： | 基于深度学习超分辨率技术的遥感图像道路提取方法 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习超分辨率技术的遥感图像道路提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，基于深度学习模型从低分辨率图像中提取重叠的图像块，并用高维矢量表示；步骤S2，然将每个高维矢量映射到另一个高维矢量，每个高维矢量都表示一个高分辨率块；步骤S3，集成每个高分辨率块的表达，合成最终的高分辨率图像；步骤S4，从合成后的高分辨率图像中提取道路。本发明把基于卷积神经网的超分辨率重建和道路提取结合起来，在卫星遥感影像上做道的路检测试验证明了该方法的有效性。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 上海;31 |
| 申请人： | 千寻位置网络有限公司 |
| 发明人： | 陈曦 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201710857755.7 |
| 公开号： | CN107729922A |
| 代理机构： | 上海市海华永泰律师事务所 31302 |
| 代理人： | 包文超 |
| 分类号： | G06K9/62(2006.01)I;G06T3/40(2006.01)I;G;G06;G06K;G06T;G06K9;G06T3;G06K9/62;G06T3/40 |
| 申请人地址： | 200433 上海市杨浦区军工路1436号64幢一层J165室 |
| 主权项： | 一种基于深度学习超分辨率技术的遥感图像道路提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，基于深度学习模型从低分辨率图像中提取重叠的图像块，并用高维矢量表示；步骤S2，然将每个高维矢量映射到另一个高维矢量，每个高维矢量都表示一个高分辨率块；步骤S3，集成每个高分辨率块的表达，合成最终的高分辨率图像；步骤S4，从合成后的高分辨率图像中提取道路。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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