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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及一种基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法和系统，首先利用训练好的残差网络的浅层特征提取模块对输入的低分辨率DEM数据进行特征提取，得到浅层特征，然后利用地形特征感知分析模块进行地形特征感知分析，得到地形特征，最后利用增强地形特征重建模块对地形特征进行超分辨重建，得到高分辨率DEM数据。其中，地形特征感知分析模块包括状态空间模型，可以对地形趋势进行建模并用于DEM超分辨率重建，不仅关注细节并且考虑地形的整体趋势，提高了重建结果的整体性和连贯性，从而提高了对地形的整体理解和表征，也即提高了DEM超分辨率重建的准确性和质量。
主权项：1.一种基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法，其特征在于，包括步骤：利用训练好的残差网络的浅层特征提取模块对输入的低分辨率DEM数据进行特征提取，得到所述低分辨率DEM数据的浅层特征；所述残差网络包括所述浅层特征提取模块、地形特征感知分析模块和增强地形特征重建模块；所述地形特征感知分析模块根据所述浅层特征进行地形特征感知分析，得到所述低分辨率DEM数据的地形特征；所述地形特征感知分析模块包括多个地形特征感知模组，所述地形特征感知模组之间采用残差连接方式组合，每一所述地形特征感知模组包括多个地形特征感知子模块，所述地形特征感知子模块包括视觉状态空间模型；所述增强地形特征重建模块对所述地形特征进行超分辨重建，得到高分辨率DEM数据；所述增强地形特征重建模块包括卷积层、像素重组层和2维选择性扫描层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法和系统
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