Terrain super-resolution through aerial imagery and fully convolutional networks
Visualitza/Obre
Deep_Terrain_Super_resolution_postprint.pdf (8,770Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/126779
Tipus de documentArticle
Data publicació2018-05-22
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Despite recent advances in surveying techniques, publicly available Digital Elevation Models (DEMs) of terrains are low-resolution
except for selected places on Earth. In this paper we present a new method to turn low-resolution DEMs into plausible and faithful high-resolution terrains. Unlike other approaches for terrain synthesis/amplification (fractal noise, hydraulic and thermal erosion, multi-resolution dictionaries), we benefit from high-resolution aerial images to produce highly-detailed DEMs mimicking the features of the real terrain. We explore different architectures for Fully Convolutional Neural Networks to learn upsampling patterns for DEMs from detailed training sets (high-resolution DEMs and orthophotos), yielding up to one order of magnitude more resolution. Our comparative results show that our method outperforms competing data amplification approaches in terms of elevation accuracy and terrain plausibility.
CitacióArgudo, O., Chica, A., Andujar, C. Terrain super-resolution through aerial imagery and fully convolutional networks. "Computer graphics forum", 22 Maig 2018, vol. 37, núm. 2, p. 101-110.
ISSN0167-7055
Versió de l'editorhttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/cgf.13345
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Deep_Terrain_Super_resolution_postprint.pdf | 8,770Mb | Accés restringit |