共查询到14条相似文献，搜索用时 296 毫秒
1.
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
2.
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
3.
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
4.
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
5.
采用稀疏表示的图像超分辨率算法中,双字典训练算法与字典的细节恢复能力相关,针对已有双字典训练算法使字典缺乏高频细节信息的特点,提出了一种交替K-奇异值分解字典训练算法。该算法分为训练和测试部分。在训练部分每次字典更新都采用奇异值分解所得到的向量对低高频样本块进行最佳低秩逼近,使得低高频样本块随着迭代次数的增加逐渐取得相同或者相似的稀疏表示系数。在测试过程中,测试低频样本块可以利用低频字典取得的稀疏表示系数与高频字典相乘得到高频细节信息。实验表明,与目前已有算法相比,该算法能够得到高频细节较丰富的图像,平均峰值信噪提高0.3 dB以上,结构相似度提高0.01左右。 相似文献
6.
针对如何在时间序列尺度上利用多源时空融合方法高精度地重构高分辨率遥感影像的问题,该文提出了一种基于增强字典学习样本空间的单数据对稀疏学习融合算法,并利用现有稀疏学习算法、STARFM算法以及半物理模型对Landsat与MODIS卫星数据进行双向融合实验。结果表明:随着样本尺寸及空间的拓展,改进后的稀疏学习算法能够获得比原始算法、STARFM、半物理模型等算法更优的融合结果,其中ERGAS可达15.0以内、SSIM可达84%以上,并且融合质量对高、低分辨率图像间的空间尺度差异性不敏感。通过采用更高效的在线字典学习算法,该融合方法的处理效率与应用价值有望得到极大提升。 相似文献
7.
利用字典学习与稀疏表示的信号重建与分类的性能,两步字典训练学习方法引入到鲁棒性人脸姿态识别中。首先,将人脸姿态离散化为不同的子空间,使用K-奇异值分解法（K-SVD）为每个子空间训练一个子字典使其对应一个类别;然后,将所有子字典组合成超完备字典;最后,采用基于Gabor特征与稀疏表示的方法进行姿态分类。为了提高字典的分类能力,本文采用两步字典训练学习方法,并在第二步学习中加入类别约束;为了提高算法的鲁棒性,本文重构一个遮挡人脸字典,解决人脸姿态识别中人脸遮挡问题。通过在公开的XJTU、PIE和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,本文方法在具有光照、噪声和遮挡变化的人脸库识别率均能达到95%左右,基本能达到实际应用的要求。 相似文献
8.
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
9.
结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法。该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码。实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能。 相似文献
10.
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
11.
空-谱信息与稀疏表示相结合的高光谱遥感影像分类 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统的高光谱遥感影像分类中多依赖光谱信息而忽视空间信息以及提取的特征维数高的问题,提出了一种空-谱信息与稀疏表示相结合的分类算法。首先,利用最小噪声分离对原始影像进行降维,在此基础上,对主成分图上局部影像块内的所有像素进行重组,并用排序的方法得到旋转不变的空-谱特征。然后,对空-谱特征进行监督学习得到字典,并将提取的测试样本的空-谱特征编码到字典中以得到测试样本的稀疏表示。最后,使用支持向量机分类器(SVM)对高光谱影像进行分类。3组高光谱数据试验表明,与传统的分类方法比较,本文方法能有效提高分类精度。 相似文献
12.
针对MODIS图像分辨率受传感器限制和噪声干扰,且分辨率局限在一定水平等问题,提出一种采用主题学习和稀疏表示的MODIS图像超分辨率重建方法,该方法通过双边滤波将MODIS图像的平滑及纹理部分分离,并将纹理部分看成是由若干"文档"组成的训练样本;运用概率潜在语义分析提取"文档"的潜在语义特征,从而确定"文档"所属的"主题"。在此基础上,针对每个主题所对应的图像块,采用改进的K-SVD方法训练若干适用于不同主题的高低分辨率字典对,从而可以运用这些字典对,通过稀疏编码实现测试图像相应主题块的超分辨率重建。实验结果表明,重建图像在视觉效果和PSNR等指标上均优于传统方法。 相似文献
13.