Design of lightweight re-parameterized remote sensing image super-resolution network

Abstract

é’ˆå¯¹å½“å‰åŸºäºŽæ·±åº¦å­¦ä¹ çš„é¥æ„Ÿå›¾åƒè¶ åˆ†è¾¨çŽ‡é‡å»ºæ¨¡åž‹éƒ¨ç½²æ—¶å¯¹ç¡¬ä»¶è¦æ±‚è¾ƒé«˜ï¼Œæœ¬æ–‡è®¾è®¡äº†ä¸€ç§è½»é‡çº§åŸºäºŽé‡å‚æ•°åŒ–çš„æ®‹å·®ç‰¹å¾é¥æ„Ÿå›¾åƒè¶ åˆ†è¾¨çŽ‡é‡å»ºç½‘ç»œã€‚é¦–å ˆï¼Œé‡‡ç”¨é‡å‚æ•°åŒ–æ–¹æ³•è®¾è®¡äº†ä¸€ç§æ®‹å·®å±€éƒ¨ç‰¹å¾æ¨¡å—ï¼Œä»¥æœ‰æ•ˆåœ°æå–å›¾åƒå±€éƒ¨ç‰¹å¾ï¼›åŒæ—¶è€ƒè™‘åˆ°å›¾åƒå† éƒ¨å‡ºçŽ°çš„ç›¸ä¼¼ç‰¹å¾ï¼Œè®¾è®¡äº†ä¸€ä¸ªè½»é‡çº§çš„å ¨å±€ä¸Šä¸‹æ–‡æ¨¡å—å¯¹å›¾åƒçš„ç›¸ä¼¼ç‰¹å¾è¿›è¡Œå ³è”ä»¥æå‡ç½‘ç»œçš„ç‰¹å¾è¡¨è¾¾èƒ½åŠ›ï¼Œå¹¶é€šè¿‡è°ƒæ•´è¯¥æ¨¡å—çš„é€šé“åŽ‹ç¼©å€æ•°æ¥å‡å°‘æ¨¡åž‹çš„å‚æ•°é‡å’Œæ”¹å–„æ¨¡åž‹çš„æ€§èƒ½ï¼›æœ€åŽï¼Œåœ¨ä¸Šé‡‡æ ·æ¨¡å—å‰ä½¿ç”¨å¤šå±‚ç‰¹å¾èžåˆæ¨¡å—èšåˆæ‰€æœ‰çš„æ·±åº¦ç‰¹å¾ï¼Œä»¥äº§ç”Ÿæ›´å ¨é¢çš„ç‰¹å¾è¡¨ç¤ºã€‚åœ¨UC Merced遥感数据集上进行测试，该算法在遥感图像3å€è¶ åˆ†è¾¨çŽ‡ä¸‹çš„å‚æ•°é‡ä¸º539 K，峰值信噪比为30.01 dB，结构相似性为0.844 9，模型的推理时间为0.010 s；而HSENet算法的参数量为5 470 K，峰值信噪比为30.00 dB，结构相似性为0.842 0，模型的推理时间为0.059 s。实验结果表明，该算法相比HSENet算法，参数量更少，运行速度较快，且峰值信噪比与结构相似性也有一定的提高。在DIV2Kè‡ªç„¶å›¾åƒæ•°æ®é›†ä¸Šè¿›è¡Œæµ‹è¯•ï¼Œè¯¥ç®—æ³•çš„å³°å€¼ä¿¡å™ªæ¯”å’Œç»“æž„ç›¸ä¼¼æ€§ç›¸æ¯”å ¶ä»–ç®—æ³•ä¹Ÿæœ‰ä¸€å®šçš„ä¼˜åŠ¿ï¼Œè¡¨æ˜Žè¯¥ç®—æ³•çš„æ³›åŒ–èƒ½åŠ›è¾ƒå¼ºã€‚