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近年来基于字典学习的超分辨率重建技术已成为图像处理领域的研究热点,相比基于重建的超分辨率方法,基于学习的方法充分利用了先验知识,在放大倍数较高时,仍可取得较好的效果,因此被公认为一种非常有前途的方法。本文对国内外已有的基于字典学习的超分辨率重建方法进行了系统研究,梳理了3种基于字典学习超分重建算法的基本原理及优缺点。此外,本文根据遥感影像的特点,使用同一数据源进行字典学习,利用不同字典学习算法分别生成高、低联合字典对,采用不同尺寸大小及缩放倍数的测试图像,进行超分辨率重建,对各种算法的重建性能、鲁棒性和复杂度进行综合分析,进一步研究了各种算法对遥感影像不同应用需求的适用性。 相似文献
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提出了一种基于稀疏表示和纹理分块的单幅遥感影像超分辨率方法,主要利用先验知识及影像自身的纹理信息重构遥感图像。首先,提取用于字典学习的图像块,从高、低分辨率遥感图像块中训练出冗余字典,采用正交匹配追踪方法更新字典,用迭代的方法直到算法收敛;然后,将训练的字典应用于遥感影像超分辨率重构。重构时将图像块分成平滑块和非平滑块两种类型,平滑块采用双三次卷积方法重构,非平滑块采用低分辨率遥感图像块的稀疏表示系数及高分辨率图像块冗余字典重构。实验结果表明,此方法重构速度较快,并在视觉及客观评价指标上有较好的超分辨率效果。 相似文献
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为了对单幅低分辨率遥感影像的空间分辨率进行增强,提出了一种基于稀疏表示的超分辨率重建方法。该方法首先采用优化最小化方法学习高-低分辨率联合字典对,通过构造一个参数互相解耦的易于优化的代理函数,替代原来的参数互相耦合难以优化的目标函数,保证每一次迭代求解的值在局部范围内最优。然后,将学习的字典对用以指导其他低分辨率遥感影像的超分辨率重建。实验表明,与传统的插值方法相比,本研究算法在客观的评价指标上具有一定的提高,在主观的视觉效果上也取得一些改善,可为任意区域的单幅低分辨率遥感影像的超分辨率重建提供有用的高频细节信息,具有一定的普适性。 相似文献
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提出一种基于极大验后估计(MAP)超分辨率重建算法的新的改进算法.该算法将MAP算法或其他超分辨率重建算法所获得的高分辨率影像引入到MAP算法中,主要思想是基于所求取的分辨率应该与理想的高分辨率影像最大相关的原理.最后采取基于灰度的四参数仿射变换模型的配准算法,采用共轭梯度算法来迭代求解超分辨率重建方程.仿真试验证明,... 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(11)
近年来,基于深度学习的超分辨率重建技术已经广泛应用于多时相高光谱影像、高分影像超分辨率重建等领域。多角度遥感影像之间具有丰富的互补信息,可用于超分辨率重建。针对高分辨率多角度遥感影像提出了一种基于动态上采样滤波网络的超分辨率重建方法。该方法的网络结构为端到端双路网络,其中一个分支网络通过动态上采样滤波模块来实现分辨率提升,另一个分支网络用来学习影像中的高频信息,将两个分支网络输出的结果相加即可得到最终的超分辨率重建影像。为了验证该方法的有效性,利用WorldView-2美国亚特兰大地区和巴西里约热内卢地区多角度遥感影像数据分别进行了2倍、3倍、4倍超分辨率重建模拟实验和真实实验,并进行了多组对比实验。实验结果表明,所提方法可以在顾及多角度影像角度维信息的同时有效提升目标影像空间分辨率,并且较好地保持了影像的细节信息。 相似文献
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图像超分辨率重建是通过对单张或多张具有互补信息的低分辨率图像进行处理,重建一张高分辨率图像的技术。在单张图像的超分辨率重建中,基于稀疏表示的方法取得了很好的效果,得到了广泛的应用。一张图像中不同区域的图像块的内容一般会有显著变化。而基于稀疏表示的超分辨率重建算法多采用固定的字典,无法适应每一个图像块的重建需求。提出了一种结合外部数据和输入图像自身信息进行超分辨率重建的方法,通过搜索待处理图像块的非局部自相似块,结合在线字典学习方法对字典进行更新,从而保证更新后的字典能够匹配待处理的图像块。采用包括遥感图像在内的5张图像进行实验,并与4种经典的超分辨率重建算法进行比较,实验结果表明,此算法在主观评价和客观评价方面都有更好的表现。 相似文献
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由于遥感设备的性能限制,使得采集的遥感影像质量受到影响,低分辨率的遥感影像限制了遥感解译应用的精度。当前针对遥感影像的超分辨率重建研究仍然存在重建后的遥感影像地物全局信息和纹理细节不足的问题。因此,本文提出顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法,该方法利用生成对抗网络的特征学习能力,并对模型全局和纹理进行增强。一方面,地物全局特征增强部分用于解决当前研究中超分辨率重建模型对低分辨率遥感影像中全局遥感地物信息没有重视和利用的问题。在生成网络中引入自注意力模块,以获取全局地物注意力图的方式将遥感影像中相距较远的地物信息作为重建过程的参考。另一方面,遥感影像纹理增强部分用于解决超分辨率重建模型中超分辨率影像纹理信息不足的问题。本文方法引入纹理损失以优化生成网络参数并增强超分辨率重建后影像中的纹理信息。另外,为避免重建结果中的“伪影”现象,研究采用权值归一化代替批量归一化方法。试验结果表明,本文方法在遥感影像超分辨率重建过程中能增强遥感地物特征,同时可以实现地物的纹理细节精细化恢复,而且超分辨率重建结果的图像质量评价指标SSIM、FSIM和PSNR值分别达到了0.756、0.595和... 相似文献
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Pansharpening方法通过融合多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间细节信息来得到高分辨多光谱影像。然而传统的Pansharpening方法易导致产生光谱扭曲和空间信息丢失现象。受到影像稀疏表示超分重建理论启发,本文提出了一种新的基于稀疏表示和字典学习的Pansharpening方法。该方法以影像的高频特征作为训练样本,通过字典学习的方法来获取高低分辨率影像字典,使用正交匹配追踪算法求解出影像的稀疏表示系数,最终通过高分辨影像字典与稀疏系数相乘得到融合影像。实验结果表明:本文提出的方法能很好地保持遥感影像的光谱信息和空间细节信息。 相似文献
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由于计算机内存的限制,遥感影像的超分辨率重建一般采用分块算法进行处理,重建后的影像由于亮度、反差分布不均匀很难实现无缝拼接。针对超分辨率重建影像无重叠、规则大小的特点,本文提出了一种改进的加权Wallis匀光算法。该方法采用一种新的影像调整顺序,并使用加权法计算匀光参数,可以减少影像调整时误差的空间传递和累积,避免过度计算造成影像信息损失。最后,采用本文方法对900幅超分辨率重建后的资源三号影像进行匀光处理。试验结果表明：该方法能够使大幅面超分辨率重建影像达到亮度、反差一致性,取得了较好的匀光效果,达到了消除拼接缝的目的。 相似文献
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针对海岸地形航空摄影遥感影像分辨率低导致测量测量低问题,研究超分辨率学习算法在海岸地形航空摄影测量中的应用。基于无人机海岸地形航测遥感影像数据,利用超分辨率学习算法对影像数据进行重建获得高分辨率海岸地形遥感影像;通过最大类间方差法对遥感影像进行分类,并采用反距离加权值法进行匹配,获得海岸地形地理信息。实验结果表明：相比传统方法,本文方法可以获取较高的分辨率遥感影像以及海岸地形航空摄影测量精度,遥感影像峰值信噪比(PSNR)指标平均值在19 dB以上,平面误差与高程误差均小于等于±1.50。 相似文献
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鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。 相似文献
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《现代测绘》2016,(3)
遥感影像融合技术能通过综合不同卫星传感器获取影像互补信息达到对地物进行提取的效果。针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)与光学影像融合的光谱扭曲和空间细节信息丢失问题,提出一种基于联合稀疏模型的高分辨率SAR与光学影像融合方法。该方法借鉴信号联合稀疏表示思想,假定SAR与光学影像均可由共有和专有稀疏表示部分组成,分别对应影像冗余信息中的有效部分与影像互补信息:其中共有部分用离散余弦字典表示,专有部分用离散余弦字典和学习字典组成的混合字典表示。在求解出融合影像在联合稀疏模型下的稀疏系数之后重建出融合影像。实验结果表明,该方法能同时保持高分辨率SAR影像空间细节信息和光学影像光谱信息,提高了高分辨率SAR与光学遥感影像的融合效果。 相似文献
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月面地形信息对于嫦娥3号的安全降落是至关重要的。本文提出了一种基于压缩感知的超分辨率DEM重建方法,得到了虹湾(嫦娥3号的拟着陆位置)的超分辨率DEM。该方法先根据经过模糊处理并加入噪声的低分辨率DEM重建原始的高分辨率DEM,采用K-SVD算法完成高、低分辨率过完备字典Ah和Al的学习;再获得低分辨率DEM块的稀疏表示,并将表示系数用于高分辨率字典以生成对应的高分辨率DEM块;最后运用最小二乘算法得到满足重构约束的高分辨率DEM。实验验证了算法的有效性,表明其在视觉效果及RMSE指标上均优于插值方法。 相似文献
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郭桐宇 《测绘与空间地理信息》2019,42(1)
针对单帧遥感影像采取迭代反投影方法进行超分辨率重建时,重建图像的强边缘存在锯齿效应,在分析了导向滤波算法原理后,本文提出了一种将上述算法引入迭代过程来处理图像误差的方法,以进一步提升图像的高频信息,提高图像的重建质量。选取同时间不同地物的遥感影像作为实验数据,实验结果表明,本文重建的结果与双三次插值方法、边缘导向插值方法和迭代反投影方法相比,在客观评价指标上均有提高,改善了重建影像的纹理细节。本文提出的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多的高频信息,具有较好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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针对现有遥感影像超分辨率方法在进行重建时,还存在色彩亮度不均衡、细节纹理不明显、难以重建缺失信息等问题,该文提出了参考图像特征迁移的遥感影像超分辨率重建方法。将采集自不同卫星的遥感影像作为参考信息,基于空间自适应去正则化方法和改进的卷积块注意模块,构建了相关特征自适应模块进行特征迁移。在提高遥感影像分辨率的同时,实现参考图像特征和低分辨率图像特征在色彩亮度分布上的一致,避免无关的参考信息对图像重建的影响。运用该文方法与其他超分辨率重建方法进行对比实验,客观评价指标峰值信噪比和主观视觉效果感知指标均优于对比方法,表明该文提出的重建方法能够有效改善超分辨率重建后图像的色彩和纹理,取得视觉感知表现更好的超分辨率重建效果。 相似文献
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月球车图像超分辨率重建算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更好地满足嫦娥探月工程二期中月球车导航和探测规划任务对图像数据的要求,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,利用经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像,实现了月球车图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse-Land模型,从美国阿波罗计划获取的月面图像、嫦娥二期工程实验中获取的图像以及随机选取的自然图像中提取了大量训练图块,采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Ah和Al的学习,在对待重建图像进行有效分割的基础上,通过求解优化问题获得待处理低分辨率图块的稀疏表示,并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后,运用最小二乘算法,得到满足重构约束的高分辨率图像。实验结果表明,此算法在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(1)
鉴于多源遥感影像融合受现有分辨率的限制,结合稀疏表示理论,提出了一种基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法,可将多光谱影像的空间分辨率提升到全色影像空间分辨率的1倍或2倍。在遥感影像融合框架下,首先建立学习字典,利用冗余字典对影像稀疏表示,重构超分辨率;然后采用Gram-Schmidt(GS)光谱锐化法,融合得到超分辨率多光谱影像。利用QuickBird数据对提出的方法进行3个实验,结果都表明本文方法相对传统融合方法、传统超分辨率方法和其他字典学习方案具有一定优势,适用于遥感影像超分辨率融合,可为多源遥感影像融合的超分辨率问题提供1种可行的解决方案,而且对其他融合方法也有借鉴意义。 相似文献
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图像超分辨率重建技术是根据序列图像间信息互补重建高分辨率图像的技术,其主要步骤在于精确运动估计算法和有效超分辨率重建算法。针对存在旋转、缩放变换的序列图像,本文提出一种基于SIFT匹配和随机采样一致性算法（RANSAC）的运动估计算法,该方法首先使用SIFT算法对图像序列的特征点进行提取并匹配,然后使用RANSAC算法消除误匹配点并获取投影变换矩阵,从而获得图像序列间的亚像素级的运动信息;采用一组低分辨率序列图像进行试验,基于上述运动估计算法,采用迭代反投影进行超分辨率重建。试验结果表明,运动估计精度较高,重建影像具有较好的视觉效果,尤其适用于影像序列间存在旋转缩放运动的图像序列的超分辨率重建。 相似文献
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超分辨率重建是当前卫星遥感数据空间分辨率提升的重要技术,但目前现有的超分辨率重建方法在处理具有复杂地物特征的影像时效果往往不佳。当遥感影像中包含有各种非均匀地物信息时,难以构建一种通用的模型来解决遥感影像的病态问题。基于此,本文结合图像稀疏表达与非凸高阶全变分理论,提出了一种混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法 （MSR-SRR）。这种方法以遥感图像在多重变换域的稀疏性表达作为先验概率模型,通过正则化方法来完成超分辨率重构,不仅保留了超分重建结果影像的边缘信息,而且对影像中产生的“阶梯效应”进行了适当的平滑处理。该方法利用迭代重加权l1交替方向乘子方法进行求解,提高了算法的运行效率,改善了影像质量。为了证明所提出方法的有效性,MSR-SRR结果与非均匀插值、POCS和IBP等传统超分方法的重建结果进行了对比验证。结果表明,MSR-SRR方法的图像清晰度平均提升了31.74%,PSFs半峰宽度最大,高斯方差值达到1.8415,效果明显优于其他方法。为进一步评估MSR-SRR结果的实用性,本文以高分四号卫星（GF-4）影像作为样例,利用支持向量机（SVM）分类方法对超分重建前后的影像进行... 相似文献