【摘 要】
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遥感图像是获取地物信息的重要手段,已广泛应用于森林、草地覆盖检测,湿地资源监测等各个方面。遥感图像超分辨重建技术是一种在现有遥感成像条件下,利用软件处理的方法,突破成像系统的限制,低成本获取高分辨率图像(High-Resolution Image,HRI)的技术。本文在稀疏表示及卷积稀疏编码的基础上,利用多通道融和在线字典学习理论研究超分辨重建(Super-Resolution Reconstru
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遥感图像是获取地物信息的重要手段,已广泛应用于森林、草地覆盖检测,湿地资源监测等各个方面。遥感图像超分辨重建技术是一种在现有遥感成像条件下,利用软件处理的方法,突破成像系统的限制,低成本获取高分辨率图像(High-Resolution Image,HRI)的技术。本文在稀疏表示及卷积稀疏编码的基础上,利用多通道融和在线字典学习理论研究超分辨重建(Super-Resolution Reconstruction,SRR),提出了两种超分辨重建算法。基于四通的稀疏表示SRR算法将图像依次进行90度翻转,对每一通道图像利用改进的稀疏表示算法进行重建,首先采用自适应中值滤波器对学习样本进行预处理,对处理得到的样本进行特征提取得到训练所需的样本块,从而使用样本块训练得到高低分辨率字典;然后,通过稀疏表示系数与高低分辨率字典相结合重建得到HRI,最后将重建得到的四通道图像进行加权融合,得到最终的HRI。与其他算法相比,客观数值上PSNR提高1d B,SSIM提高约0.001,FSIM提高约0.02。基于在线卷积字典学习算法首先将待重建图像分为高低频两部分,对低频部分采取基于四通道算法进行重建;高频部分采用在线卷积字典学习的方法训练得到高分辨率在线卷积字典与低分辨率在线卷积字典;然后,学习得到高低分辨率在线卷积字典间的映射函数,结合在线卷积字典对低分辨率图像(Low-Resolution Image,LRI)进行重建;最后将重建得到的高低频部分高分辨率图像进行合并,得到最终的HRI。与其他算法相比,客观数值上PSNR提高1d B,SSIM提高约0.01,FSIM提高约0.001。对本文提出的两种算法进行若干的仿真研究,验证了本文提出的算法重建得到的图像相较于其他算法得到的图像,主观上本文算法重建图像更为清晰,客观数值也有所提高。
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