申请/专利权人：临沂大学

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117391958A

主分类号：G06T3/4053

分类号：G06T3/4053;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开一种基于多路径聚合Transformer的卫星云图超分辨率重建方法，属于卫星云图的图像处理及深度学习超分辨率重建技术领域。包括卫星云图预处理，对预处理后的图像数据进行筛选、剪裁、分类并制作不同分辨率的数据集；构建基于深度学习的超分辨率神经网络模型；使用制作数据集对搭建的超分辨率模型进行训练、优化和测试，并保存得到的最优模型权重；将低分辨率卫星云图输入构建的超分辨率模型并加载最优模型权重，最后生成高分辨率卫星云图。本发明改进Transformer模型并用于卫星云图超分辨重建任务，改进的超分辨模型可以缓解复杂特征所造成的不利影响，且模型拥有更少的参数量和计算量，大大减小资源占用。

主权项：1.一种基于多路径聚合Transformer的卫星云图超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：卫星云图数据预处理；S2：根据步骤S1处理后的图像数据制作用于超分辨率技术的彩色卫星云图数据集；S3：构建基于多路径聚合Transformer超分辨率网络模型；S4：使用步骤S2中的数据集对步骤S3搭建的重建模型进行训练、优化和测试，并保存得到的最优模型结构和权重；S5：将低分辨率卫星云图输入步骤S4得到的最优超分辨率模型中，最后生成高分辨率卫星云图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 临沂大学 一种基于多路径聚合Transformer的卫星云图超分辨率重建方法

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