CN109584161A - 基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法。本发明在提出的卷积神经网络中引入了通道注意力机制，可以利用各特征通道间的相互依赖关系，来提高网络的特征表达能力。主要包括以下步骤：设计并搭建基于通道注意力的卷积神经网络模型；用较小的遥感数据库，构建训练样本，预训练步骤一搭建的深度卷积神经网络模型；步骤二的模型训练达到收敛时，添加更大的遥感数据库来进行精调，进一步提升网络的性能；在遥感图像重建阶段，将低分辨率图像作为输入，利用步骤三中训练出的模型来重建出最终的高分辨率图像。本发明所述的方法可以获得更好的重建效果，是一种有效的遥感图像超分辨率重建方法。

Description

基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建 方法
技术领域
本发明涉及遥感图像超分辨率重建技术，具体涉及一种基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法，属于数字图像处理领域。
背景技术
随着现代航天技术的快速发展，遥感图像在各个领域的应用越来越广泛，其分辨率的要求也越来越高。但是在获取遥感图像的过程中，由于大气扰动、频率的混叠，以及成像、传输等诸多因素导致遥感图像分辨率的下降。由于依靠硬件提升分辨率受到制造工艺和生产成本的限制，因此，利用软件方法提高图像的分辨率，这种方法被称为超分辨率重建技术。
当前超分辨率重建的方法分为三类：基于插值的方法、基于重建的方法和基于学习的方法。基于插值的方法运算速度快，但是容易引入模糊和锯齿效应，适用于实时性较强的应用场景。基于重建的方法依赖于降质模型和各种图像先验，先验的使用使重建图像具备了相应的自然图像统计特性。基于学习的方法通过学习利用低分辨率图像与高分辨率图像间的关系，来实现分辨率的提高。近年来，使用卷积神经网络的方法在超分辨率重建领域取得了很好的成功。然而，很多基于卷积神经网络的超分辨率重建的方法同等地对待每一个特征通道，这种处理忽视了每一个特征通道的权重，降低了网络的特征表达能力，因此用于学习的超分辨率重建网络的性能仍有提升的空间。
发明内容
本发明的目的是利用卷积神经网络中通道注意力机制的优点，充分利用各特征通道间的依赖性，来提高网络的特征表达能力，进而构建一种有效的遥感图像超分辨率重建方法。
本发明提出的基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法，主要包括以下操作步骤：
(1)设计并搭建基于通道注意力的深度卷积神经网络模型；
(2)用较小的遥感数据库，构建训练样本，预训练步骤(1)搭建的深度卷积神经网络模型；
(3)步骤(2)的模型训练达到收敛时，添加更大的遥感数据库来进行精调，进一步提升网络的性能；
(4)在遥感图像重建阶段，将低分辨率图像作为输入，利用步骤(3)中训练出的模型来重建出最终的高分辨率图像。
附图说明
图1是本发明基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法的网络框图
图2是本发明提出的残差通道注意力模块的框图
图3是本发明与另外五种方法对不同尺度因子的图像重建结果的对比图。其中，图(a)为尺度因子为3的重建结果对比图，图(b)为尺度因子为4的重建结果对比图
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
图1中，基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法，具体可以分为以下几个步骤：
(1)设计并搭建基于通道注意力的深度卷积神经网络模型；
(2)用较小的遥感数据库，构建训练样本，预训练步骤(1)搭建的深度卷积神经网络模型；
(3)步骤(2)的模型训练达到收敛时，添加更大的遥感数据库来进行精调，进一步提升网络的性能；
(4)在遥感图像重建阶段，将低分辨率图像作为输入，利用步骤(3)中训练出的模型来重建出最终的高分辨率图像。
具体地，所述步骤(1)中，搭建的卷积神经网络模型如图1所示。本网络首先利用一个卷积层提取低分辨率图像的浅层特征，接下来经过一系列的残差通道注意力模块，再将这些模块提取的特征进行融合，将融合的特征通过一个卷积层来降低特征的维度，接着用一个卷积层进一步提取比较深层的特征来进行全局残差学习，然后利用一个反卷积进行上采样，最后通过一个卷积层重建出高分辨率图像。其中本发明提出的残差通道注意力模块(RCAB)如图2所示，该模块除了最后一个激励层是Sigmoid函数将权重归一化0到1之间，其余激励层都是ReLU激活函数。该模块首先由两个卷积层来获得残差，然后经过平均池化层获得各通道的全局信息，再使用卷积层和非线性激活函数来学习各通道间的非线性关系，来提高网络的特征表达能力。本发明采用最小化二范数损失函数(均方误差)来更新卷积神经网络的中卷积核参数，其过程可用式(1)表示
其中Yi为原始图像，为网络输出端预测的高分辨率图像，N为训练样本的数量，θ为卷积神经网络中卷积核参数，i为卷积神经网络当前批处理的个数。
所述步骤(2)中，对遥感数据库进行不同尺度下采样来生成低分辨率图像，利用步骤(1)搭建的深度卷积神经网络模型来学习低分辨率图像与高分辨率图像间的关系。
所述步骤(3)中，步骤(2)的模型训练达到收敛时，添加更大的遥感数据库来进行精调，进一步提升网络的性能。深度卷积神经网络通常需要更大的数据库训练来使网络达到最好的性能，本发明将精调策略引入到我们的网络训练中，进一步提升了网络的重建效果。
所述步骤(4)中，在遥感图像重建阶段，将低分辨率遥感图像输入到步骤(3)训练的网络模型中，得到最终的重建结果图。
通过实验论证，本发明的深度卷积神经网络可以充分利用各特征通道的依赖性来提高网络的特征表达能力，因此网络就能有选择性地加强有用信息的特征并且抑制无用或作用不大的特征。
为了更好地说明本发明的有效性，在常用遥感测试图库“UC Merced”(其中包含了21类遥感图像)进行试验。模拟低分辨率图像的生成方式：对测试图库进行尺度因子为2，3和4的下采样来生成低分辨率图像库。实验中，选取双三次插值方法以及4种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法作为对比方法。
对比的图像超分辨率重建算法为：
方法1：Dong等人提出的方法，参考文献“Image super-resolution using deepconvolutional networks,”IEEE transactions on pattern analysis and machineintelligence,vol.38,no.2,pp.295–307,2016.
方法2：Dong等人提出的方法，参考文献“Accelerating the super-resolutionconvolutional neural network,”in European Conference on Computer Vision,pp.391–407,Springer,2016.
方法3：Lei等人提出的方法，参考文献“Super-resolution for remote sensingimages via local–global combined network,”IEEE Geoscience and Remote SensingLetters,vol.14,no.8,pp.1243–1247,2017.
方法4：Kim等人提出的方法，参考文献“Accurate image super-resolutionusing very deep convolutional networks,”in Proceedings of the IEEE conferenceon computer vision and pattern recognition,pp.1646–1654,2016.
对比实验的内容如下：
实验1，用尺度因子为2，3和4对测试图库“UC Merced”进行下采样，方法1到方法4以及本发明对下采样的图库进行超分辨率重建测试。图像超分辨率重建部分实验结果图如图3所示，重建结果的客观评价参数如表一所示。其中客观评价参数采用PSNR(Peak Signalto Noise Ratio)和SSIM(Structure Similarity Index)。两个参数的数值越高表明重建的效果越好。表一展示了对比算法及本发明在UC Merced测试库上评价指标的平均值。表二展示了UC Merced测试库里21类遥感图像库的平均值。从表一及表二所示的客观参数上看，在测试图库“UC Merced”上本发明均取得了较高的PSNR和SSIM值。
表一
表二
实验2，本发明探索了提出的卷积神经网络模型中全局特征融合，全局残差学习和通道注意力机制的影响。
表三
全局特征融合 × √ × √ × √ × √
全局残差学习 × × √ √ × × √ √
通道注意力机制 × × × × √ √ √ √
PSNR 29.70dB 29.74dB 29.76dB 29.77dB 29.81dB 29.78dB 29.82dB 29.87dB
表三展示了提出的卷积神经网络模型中全局特征融合，全局残差学习和通道注意力机制在UC Merced测试库中第15类遥感库上的影响(×表示不使用，√表示使用)。从上表可以看出使用通道注意力机制可以获得更高的PSNR，这充分表明了通道注意力机制在遥感图像超分辨率重建中的有效性。除此之外，当使用全局特征融合和全局残差学习时，PSNR值会进一步提高，这些比较表明了全局特征融合和全局残差学习的必要性。
图3展示了在尺度因子为3和4的重建结果，相比于对比的方法，本发明可以产生更清晰的边缘和更丰富的细节。综上所述，相比于对比算法，本发明的重建结果在主客观评价上都有很大的优势。因此，本发明是一种有效的遥感图像超分辨率重建方法。

Claims (4)

1.基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：设计并搭建基于通道注意力的深度卷积神经网络模型；
步骤二：用较小的遥感数据库，构建训练样本，预训练步骤一搭建的深度卷积神经网络模型；
步骤三：步骤二的模型训练达到收敛时，添加更大的遥感数据库来进行精调，进一步提升网络的性能；
步骤四：在遥感图像重建阶段，将低分辨率图像作为输入，利用步骤三中训练出的模型来重建出最终的高分辨率图像。
2.根据权利要求1所述的基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于步骤一中深度卷积神经网络，该深度卷积神经网络引入了通道注意力机制，通道注意力机制可以利用各特征通道间的相互依赖关系，来提高网络的特征表达能力。
3.根据权利要求1所述的基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于步骤一中的卷积神经网络将不同层次的基于通道注意力的特征进行融合，为了充分利用不同层次的基于通道注意力的特征，通过融合层将每个残差通道注意力模块提取出的特征进行融合。
4.根据权利要求1所述的基于通道注意力的卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于步骤三中精调的训练策略，深度卷积神经网络模型通常需要更大的数据库训练来使网络达到最好的性能，本发明将精调策略引入到我们的网络训练中，进一步提升网络的性能。
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