Multi-frame super-resolution of remote sensing images using attention-based GAN models

鉴别器 计算机科学 判别式 帧(网络) 人工智能 发电机(电路理论) 计算机视觉 超分辨率 生成对抗网络 图像分辨率 模式识别(心理学) 遥感 图像(数学) 功率(物理) 电信 地理 探测器 物理 量子力学
作者
Peijuan Wang,Elif Sertel
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:266: 110387-110387 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2023.110387
摘要

Multi-frame super-resolution (MFSR) of remote sensing (RS) imageries becomes a critical research topic with the launch of new satellites having video capturing capability and the advancement of artificial intelligence techniques. In this study, an attention-based Generative Adversarial Network (GAN) algorithm is proposed for the multi-frame remote sensing image super-resolution (MRSISR). Firstly, we introduced an attention module to the generator and designed a space-based net that worked on every single frame for better temporal information extraction. Secondly, we proposed a novel attention module for better spatial and spectral information extraction. Thirdly, we applied an attention-based discriminator for the discriminative ability improvement of the discriminator. We implemented several experiments with the state-of-the-art models and the proposed approach using SpaceNet7 and Jilin-1 datasets. We quantitatively and qualitatively compared the results of different multi-frame super-resolution models.
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