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申请/专利权人：南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)
摘要：本发明公开了一种SST空间降尺度的智能方法、装置及电子设备，涉及图像处理领域，该方法包括获取低分辨率SST图像；对低分辨率SST图像执行双三次插值处理，输出插值SST图像；将插值SST图像输入SST图像特征提取器，输出目标条件向量；将插值SST图像和目标条件向量输入至超分辨率图像网络，输出高分辨率SST图像。通过获取低分辨率SST图像并对低分辨率SST图像进行双三次插值处理输出插值SST图像，其次利用插值SST图像将其送入训练好的SST图像特征提取器进行目标条件向量提取，之后将插值SST图像和目标条件向量送入超分辨率图像网络进行处理，以使低分辨率SST图像转换为高分辨率SST图像，以提高SST图像细节质量，有利于对海洋生态环境与气候变化进行分析。
主权项：1.一种SST空间降尺度的智能方法，其特征在于，包括：获取低分辨率SST图像；对所述低分辨率SST图像执行双三次插值处理，输出插值SST图像；将所述插值SST图像输入SST图像特征提取器，输出目标条件向量；将所述插值SST图像和所述目标条件向量输入至超分辨率图像网络，输出高分辨率SST图像；其中，在所述获取低分辨率SST图像之前，包括：获取第一SST图像数据集和第二SST图像数据集，所述第一SST图像数据集为低分辨率SST数据集，所述第二SST图像数据集为高分辨率SST数据集；对所述第一SST图像数据集和第二SST图像数据集进行归一化，输出预处理第一SST图像数据集和预处理第二SST图像数据集，包括对所述第一SST图像数据集和第二SST图像数据集进行极大极小归一化处理，使所述第一SST图像数据集和第二SST图像数据集中的数据趋向于目标区间；将所述预处理第一SST图像数据集和预处理第二SST图像数据集送入特征提取器和Unet网络进行训练，输出预处理高分辨率SST图像数据，获得所述SST图像特征提取器和所述超分辨率图像网络，其中，所述特征提取器用于从高分辨率SST图像中提取条件向量，所述Unet网络用于在条件向量的指导下，将低分辨率SST图像转换为高分辨率SST图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 一种SST空间降尺度的智能方法、装置及电子设备
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