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图像的空间分辨率是图像质量评价的一个关键性指标,而卫星遥感图像的空间分辨率更是衡量卫星应用价值的一项重要指标,也是衡量一个国家卫星研制水平的重要标志,因此深受各国的高度重视.超分辨率图像重建技术能够利用现有的图像对分辨率进行改善,对硬件的改造和升级费用比较低,因此一直是图像处理研究领域的一个热点.然而由于超分辨率图像重建的过程中存在着各种不确定性因素,各种重建算法还处于理论研究的阶段,不能在实际业务中得以应用.怎样使超分辨率图像重建技术得到实际的应用,这已经成为研究领域亟待解决的一个重大问题.在上述理论研究的启发和应用需求的激励下,该文首先分析了CCD传感器成像原理,对亚像元成像技术进行了分析和讨论,并提出新的提高遥感图像空间分辨率的解决方案,即采用硬、软件相结合的方式,基于超模式采样所得到的特定图像进行超分辨率图像重建,使之更易于工程实现.同时,文中还对基于超模式采样的图像重建算法进行了设计和改进,将亚像元技术和图像插值方法结合,利用小波插值为后续的图像重建迭代操作提供精确且信息完备的初始值,有效地保持了图像的细节信息.采用凸集投影迭代重建算法对内插图像进行超分辨率重建,从而最终达到提高图像空间分辨率的目的.在此理论研究的基础上,设计了基于超模式采样的遥感图像重建模型,并对重建算法进行了实现.以靶标图像和遥感图像为例进行了试验研究,详细讨论了基于超模式采样的插值-迭代超分辨率图像重建算法的效果,对重建得到的图像进行了质量评价,并与通过其它算法得到的结果图进行比较.研究表明,基于超模式采样的遥感图像重建方法具有计算量小、效果明显且易于业务运行等优点,重建图像的空间分辨率有了明显的改善,一些细节信息得到了很好的恢复.不过,由于作者研究能力和精力有限,仍有一些问题尚待进一步研究:遥感影像退化模型的估计、重建精度的进一步提高和超分辨率在非可见光遥感领域方面的应用等方面的问题.