基于双流特征增强的多帧遥感图像超分辨率重建方法

为解决多帧遥感超分辨率(MFRSR)中单特征提取光流精度低、图像信息利用率不足的问题，研究人员提出基于双流特征增强的DFEMFRSR方法。通过双流多头注意力特征提取模块(DMAFEM)和高精度光流估计模块(HPOFEM)，显著提升帧间冗余信息利用率和图像重建质量，实验性能优于现有方法。

　　

多帧遥感超分辨率技术(Multi-frame Remote Sensing Super-Resolution, MFRSR)通过分析不同帧图像间的位移与细节差异，能够重建出更清晰的高分辨率影像。然而现有方法受限于单特征提取生成的光学流(optical flow)质量，且低分辨率输入帧导致图像信息利用率低下。

为此，研究者开发了双流特征增强的创新型解决方案(DFEMFRSR)。该方法包含两大核心技术：首先是双流多头注意力特征提取模块(Dual-stream Multi-head Attention Feature Extraction Module, DMAFEM)，采用双分支架构结合多头注意力机制，可同步捕获全局上下文特征与局部纹理细节；其次是高精度光学流估计模块(High-Precision Optical Flow Estimation Module, HPOFEM)，利用超分辨率处理后的输入帧显著提升运动估计精度。

通过协同优化特征表达能力和光流估计质量，该技术充分挖掘了帧间冗余信息与结构一致性优势。实验数据证实，这种双管齐下的创新策略在性能指标上全面超越现有方法，为遥感影像处理领域提供了新的技术路径。