卫星图像的质量和可获取性得到了极大提升,从而使这些图像在农业、城市规划等多个领域变得不可或缺。
然而,即便是最高清晰度的图像,分析人员在解读时仍然希望能够获得更多的像素信息。人工智能技术带来了全新的解决方案:超分辨率(Super-resolution)模型,有望将卫星图像的清晰度提升到一个新的水平。
超分辨率技术简介
超分辨率技术虽然不能实际提高数据的分辨率,但它能够显著改善图像的视觉质量,实质上创造出高清(HD)的图像。在商业应用中,SR技术已被用来将图像从30厘米分辨率提升到15厘米,或者从50厘米提升到30厘米。
超分辨率技术虽然不能实际提高数据的分辨率,但它能够显著改善图像的视觉质量,实质上创造出高清(HD)的图像。在商业应用中,SR技术已被用来将图像从30厘米分辨率提升到15厘米,或者从50厘米提升到30厘米。
尽管超分辨率的名称中有“超”字,但其改善主要是美观上的。通过生成额外的像素,SR技术能够细化物体的边缘,并人工重建细节,从而提升图像的整体视觉清晰度和可读性。不过,SR技术无法揭示任何在原始数据中未捕捉到的隐藏信息。
例如,如果一个物体在原始数据中不存在,SR技术不会在增强后的图像中显示出来。因此,尽管SR图像的像素数量可能多于低分辨率图像,地面采样间距(Ground Sampling Distance)仍然保持不变。
超分辨率技术的工作原理
AI超分辨率模型利用深度学习技术,通过在包含高分辨率和对应低分辨率图像的大型数据集上训练算法,使模型学会识别图像中缺失的数据,并因此重建这些数据。
最常用的AI模型架构是卷积神经网络(CNN),这种网络专门用于处理网格状数据,例如数字图像。使用这种方法,图像通过多个滤波器,包括卷积层和池化层,能够提取高级特征和纹理,从而使模型识别复杂的模式。
超分辨率的技术原理
超分辨率技术的核心在于将低分辨率图像中的像素信息“放大”到高分辨率图像中。
具体来说,超分辨率技术常使用卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GANs)来实现这一目标。CNN通过提取图像的深层特征来生成更高质量的细节,而GANs则通过对抗训练的方式不断优化图像质量。
卷积神经网络(CNN):CNN在超分辨率任务中用于学习从低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系。网络通过多个卷积层提取图像中的细节特征,并通过上采样层将这些特征映射到更高的分辨率。最终,模型生成的图像能够展示出更多的细节和更清晰的边缘。
生成对抗网络(GANs):GANs由生成器和判别器两部分组成。生成器负责生成高分辨率图像,判别器则评估这些图像是否真实。通过这种对抗过程,生成器不断改进其生成的图像质量,使其在视觉上更加接近真实的高分辨率图像。
模型还会被训练以最小化SR输出图像与真实高分辨率图像之间的差异。这通常通过损失函数(如均方误差或感知损失)来实现,以鼓励模型生成既美观又准确的重建图像。
超分辨率在卫星数据中的应用
Maxar超分辨率示例
目前国内部分卫星厂商的数据也经过超分手段处理并提供给用户使用。
超分辨率技术的优势与应用
来源 | 空天感知
作者 | xiaotu