[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 308
نرخ پذیرش: 62.8
نرخ رد: 37.2
میانگین داوری: 209 روز
میانگین انتشار: 344 روز
..
:: دوره 11، شماره 2 - ( 6-1402 ) ::
جلد 11 شماره 2 صفحات 62-41 برگشت به فهرست نسخه ها
بهبود وضوح مکانی تصاویر چندطیفی فضایی در نبود تصاویر با توان تفکیک مکانی بالاتر به کمک روش‌های تلفیق تصویر و یادگیری عمیق
حمید امینی امیرکلایی ، علیرضا صفدری نژاد* ، حامد امینی امیرکلایی
دانشگاه تفرش
چکیده:   (1182 مشاهده)
بهبود وضوح مکانی تصاویر چندطیفی یکی از پیش‌پردازش‌های رایج در استفاده‌ حداکثری از ظرفیت این تصاویر در کاربردهای سنجش‌ازدوری است. وجود تصاویر با وضوح مکانی بهتر در کنار تصاویر چندطیفی امکان انجام این فرایند را از طریق روش‌های تلفیق تصاویر فراهم می‌آورند. عدم اخذ همزمان تصاویر با وضوح مکانی بالاتر در یک سکوی فضایی، چالش‌های مربوط به هم‌مرجع‌سازی و عدم هم‌زمانی را هنگام بکارگیری تصاویر سایر سنجنده‌های فضایی به فرایند تلفیق تصاویر تحمیل می‌سازد. در چنین شرایطی، تولید تصاویر به کمک روش‌های سوپررزولوشن از رویکردهای جایگزین برای افزایش وضوح مکانی محسوب می‌شوند. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی یکی از روش‌های موثر در این حوزه بوده که آموزش عمیق آنها نیازمند وجود داده‌های آموزشی متعدد است. عموماً دسترسی به دو نسخه تصویر فضایی با توان تفکیک طیفی مشابه و وضوح مکانی متفاوت برای آموزش چنین شبکه‌هایی میسر نیست. از این رو، در این تحقیق روند بهبود وضوح مکانی تصاویر چندطیفی از طریق روشی دو مرحله‌ای به اجرا رسیده است. در گام نخست از یک شبکه‌ عصبی کانولوشنی برای تولید نسخه‌ واضح‌تر رنگی از باندهای مرئی تصاویر چندطیفی استفاده شده که آموزش تقویتی آن به کمک تصاویر بازآرایی شده از بستر گوگل-ارث تامین می‌گردد. در گام دوم، تصویر با وضوح مکانی بهتر در نقش یک تصویر پانکروماتیک با تصویر چندطیفی تلفیق شده و محتوای طیفی به آن افزوده می‌شود. نتایج نشان داد که رویکرد پیشنهادی بدون نیاز به تامین پرهزینه‌ داده‌های آموزشی ضمن تامین شرایط برابر در حفظ محتوای طیفی، توان بهبود وضوح مکانی تصاویر چندطیفی را تا 32/85 درصد بهتر از بهترین روش مقایسه‌ای دارد.
 
واژه‌های کلیدی: تلفیق تصاویر، سوپررزولوشن، تصاویر چند طیفی، یادگیری عمیق، آموزش تقویتی
متن کامل [PDF 2025 kb]   (190 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1402/3/20 | پذیرش: 1402/5/28 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1402/6/6 | انتشار: 1402/7/18
فهرست منابع
1. [1] F. Alidoost, M. Mobasheri, A. Abkar, "An efficient method to increase the spectral and spatial resolution in satellite images in urban environment", Iranian journal of Remote Sensing & GIS, vol. 4, no. 4, 2013. [DOI:10.1127/1432-8364/2013/0156]
2. [2] S. M . N. Niazi, M. Mokhtar Zade, F. Saeed Zadeh, "A Novel IHS-GA Fusion Method Based on Enhancement Vegetated Area", Journal of Geomatics Science and Technology, vol. 6, no. 1, pp. 235-248, 2016.
3. [3] Y. Ling, M. Ehlers, E. L. Usery, M. Madden, "FFT-enhanced IHS transform method for fusing high-resolution satellite images", ISPRS Journal of photogrammetry and Remote Sensing, vol. 61, no. 6, pp. 381-392, 2007. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2006.11.002]
4. [4] Y. Zhang, G. Hong, "An IHS and wavelet integrated approach to improve pan-sharpening visual quality of natural colour IKONOS and QuickBird images", Information fusion, vol. 6, no. 3, pp. 225-234, 2005. [DOI:10.1016/j.inffus.2004.06.009]
5. [5] M. Bashirpoor, M. Valadan, Y. Maghsoodi, "Comparison of integration methods based on PCA and IHS in order to integrate Hyperion and Cartosat-1 images", Iranian journal of Remote Sensing & GIS, vol. 8, no. 4, pp. 17-30, 2016.
6. [6] R. Shahhoseini, T. S. Seyyedi, R. Habiballahi, "Comparative Evaluation of Image Fusion Methods for Hyperspectral and Panchromatic Data Fusion in Agricultural and Urban Areas", Geospatial Engineering Journal. 10, no. 2, pp. 63-78, 2019.
7. [7] M. Kabolizade, K. Rangzan, S. Mohammadi, "Application of fusion in satellite images the Landsat-8 and Sentinel-2 in environmental monitoring", Journal applied RS and GIS techniques in natural resource, vol. 9, no. 3, pp. 53-71, 2018.
8. [8] K. Yaghoubi, A. R. Safdarinezhad, M. Jafari, "A method for determining the optimum parameter of the soft filters to image fusion in the frequency domain", Journal of Space Science and Technology, vol. 14, no. 3, pp. 23-37, 2021.
9. [9] M. Gargiulo, A. Mazza, R. Gaetano, G. Ruello, G. Scarpa, "Fast super-resolution of 20 m sentinel-2 bands using convolutional neural networks", Remote Sensing, vol. 11, no. 22, p. 26-35, 2019. [DOI:10.3390/rs11222635]
10. [10] S. Kalantari, M. J. Abdollahifard, S. Ahmadi, "Image Super-Resolution Using Analytical Edge Model", Journal of Iranian Association of Electrical and Electronics Engineers, vol. 15, no. 2, pp. 45-54, 2018.
11. [11] Z. Wei, K.-K. Ma, "Contrast-guided image interpolation", IEEE Transactions on Image Processing, vol. 22, no. 11, pp. 4271-4285, 2013. [DOI:10.1109/TIP.2013.2271849]
12. [12] K. Jia, X. Wang, X. Tang, "Image transformation based on learning dictionaries across image spaces", IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 35, no. 2, pp. 367-380, 2012. [DOI:10.1109/TPAMI.2012.95]
13. [13] C. Ledig et al., "Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network", presented at IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Honolulu, HI, USA, 2017. [DOI:10.1109/CVPR.2017.19]
14. [14] C. Dong, C. C. Loy, K. He, X. Tang, "Learning a deep convolutional network for image super-resolution", presented at 13th European Conference on Computer Vision, Zurich, Switzerland, 2014. [DOI:10.1007/978-3-319-10593-2_13]
15. [15] K. Zhang, J. Liang, L. Van Gool, R. Timofte, "Designing a practical degradation model for deep blind image super-resolution", presented at the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, Montreal, BC, Canada, 2021. [DOI:10.1109/ICCV48922.2021.00475]
16. [16] Y. Huang, S. Li, L. Wang, T. Tan, "Unfolding the alternating optimization for blind super resolution", Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 33, pp. 5632-5643, 2020.
17. [17] J. Kim, J. K. Lee, K. M. Lee, "Deeply-recursive convolutional network for image super-resolution", presented at the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Las Vegas, NV, USA, 2016. [DOI:10.1109/CVPR.2016.181]
18. [18] J.-B. Huang, A. Singh, N. Ahuja, "Single image super-resolution from transformed self-exemplars", presented at the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Boston, Massachusetts, USA, 2015. [DOI:10.1109/CVPR.2015.7299156]
19. [19] W. T. Freeman, T. R. Jones, E. C. Pasztor, "Example-based super-resolution", IEEE Computer graphics and Applications, vol. 22, no. 2, pp. 56-65, 2002. [DOI:10.1109/38.988747]
20. [20] D. Glasner, S. Bagon, M. Irani, "Super-resolution from a single image", presented at the 2009 IEEE 12th international conference on computer vision, Kyoto, Japan, 2009. [DOI:10.1109/ICCV.2009.5459271]
21. [21] C. Dong, C. C. Loy, K. He, X. Tang, "Image super-resolution using deep convolutional networks", IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 38, no. 2, pp. 295-307, 2015. [DOI:10.1109/TPAMI.2015.2439281]
22. [22] M. R. U. Hoque, R. Burks, C. Kwan, J. Li, "Deep learning for remote sensing image super-resolution", presented at the 2019 IEEE 10th Annual Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile Communication Conference (UEMCON), NY, USA, 2019. [DOI:10.1109/UEMCON47517.2019.8993047]
23. [23] M. Habibi, A. R. Ahmadyfard, H. Hassanpour, "Single Image Super-Resolution via Learning Segmented Regions of the Input Image", Journal of Machine Vision and Image Processing, vol. 7, no. 1, pp. 111-121, 2020.
24. [24] Y. Li, B. Li, "Super-Resolution of Sentinel-2 Images at 10m Resolution without Reference Images", Preprints.org 2021, 2021040556. [DOI:10.20944/preprints202104.0556.v1]
25. [25] X. Wang, L. Xie, C. Dong, Y. Shan, "Real-esrgan: Training real-world blind super-resolution with pure synthetic data", presented at the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, Montreal, Canada, 2021. [DOI:10.1109/ICCVW54120.2021.00217]
26. [26] X. Wang et al., "Esrgan: Enhanced super-resolution generative adversarial networks", presented at the European conference on computer vision (ECCV) workshops, Munich, Germany, 2018. [DOI:10.1007/978-3-030-11021-5_5]
27. [27] Y. Zhu, S. Newsam, "Densenet for dense flow", presented at the 2017 IEEE international conference on image processing (ICIP), Beijing, China, 2017. [DOI:10.1109/ICIP.2017.8296389]
28. [28] S. Bharati, P. Podder, M. Mondal, V. B. Prasath, "CO-ResNet: Optimized ResNet model for COVID-19 diagnosis from X-ray images", International Journal of Hybrid Intelligent Systems, vol. 17, no. 1-2, pp. 71-85, 2021. [DOI:10.3233/HIS-210008]
29. [29] E. H. Helmer, B. Ruefenacht, "Cloud-free satellite image mosaics with regression trees and histogram matching", Photogrammetric engineering and remote sensing, vol. 71, no. 9, pp. 1079-1089, 2005. [DOI:10.14358/PERS.71.9.1079]
30. [30] Xu. Li, Y. Zhang, Y. Gao, S. Yue, "Using guided filtering to improve gram-schmidt based pansharpening method for GeoEye-1 satellite images", presented at 4th International Conference on Information Systems and Computing Technology, Shanghai, China,2016. [DOI:10.2991/isct-16.2016.6]
31. [31] T. Maurer, "How to pan-sharpen images using the gram-schmidt pan-sharpen method-A recipe", presented at International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Hannover, Germany. 2013. [DOI:10.5194/isprsarchives-XL-1-W1-239-2013]
32. [32] B. Goodarzi, J. Javidan, and M. J. Dehghani, "New changes of local binary patterns and classification and segmentation of seabed images", Journal of Information and Communication Technology, vol. 27, no. 27, p. 1-20, 2019.
33. [33] S.Talebi, A. Zarea, S. Sadeghian, H. Arefi, "A Hierarchical Unsupervised Method for Tree Detection Using Aerial Imagery and LiDAR", Geospatial Engineering Journal, vol. 5, no. 3, pp. 55-66, 2014.
34. [34] C. Keeratikasikorn, I. Trisirisatayawong, "Reconstruction of 30m dem from 90 m SRTM DEM with bicubic polynomial interpolation method", The International Archives of the Photogrammetry, Remote sensing and spatial information Sciences, vol. 37, pp. 791-794, 2008.
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Amini Amirkolaee H, Safdarinezhad A, Amini Amirkolaee H. Spatial resolution improvement of the multispectral satellite images in the absence of high spatial resolution images through integration of image fusion and deep learning methods. jgit 2023; 11 (2) :41-62
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-919-fa.html

امینی امیرکلایی حمید، صفدری نژاد علیرضا، امینی امیرکلایی حامد. بهبود وضوح مکانی تصاویر چندطیفی فضایی در نبود تصاویر با توان تفکیک مکانی بالاتر به کمک روش‌های تلفیق تصویر و یادگیری عمیق. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1402; 11 (2) :41-62

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-919-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 11، شماره 2 - ( 6-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 37 queries by YEKTAWEB 4645