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针对单帧遥感影像进行超分辨率重建时,重建图像存在偏暗、纹理边缘不清晰等问题。在分析限制对比度直方图均衡化算法后,提出一种将上述算法与迭代反射投影算法相结合的改进方法。Matlab仿真实验结果表明,这种结合的算法既能提升图像对比度,其信息熵也优于传统的迭代反投影算法。 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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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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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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为充分利用样本及参数的先验信息,对Yang提出的基于稀疏表示的超分辨率重建算法进行了改进,提出了一种基于非参数贝叶斯字典学习的单幅遥感影像超分辨率重建方法。该方法利用Beta-Bernoulli过程进行字典学习,建立字典元素和各参数的概率分布模型,并通过Gibbs进行迭代抽样构成马尔科夫链,用其平稳分布来近似字典元素及各参数的后验分布,最后由低分辨率影像及高分辨率字典的后验分布重建出高分辨率遥感影像。对比双线性、双三次插值及Yang的方法,该算法在平均峰值信噪比方面分别提高了3.29、1.79、0.17 d B,在平均ERGAS方面分别降低了0.78、0.37、0.02 d B。该算法因加入了更多的先验信息,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有一定的普适性。 相似文献
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遥感图像之间的信息互补可以提高图像分辨率,但插值方法易使图像边界模糊、部分细节信息丢失。针对这一问题,提出一种基于参叉像元与非均匀B样条插值相结合的遥感图像超分辨率重建方法。利用经灰度匹配和亚像元级几何配准的2景低分辨率图像,通过参叉交错像元采样到原图像网格2倍的网格中;对于没有值的坐标处用三次B样条插值,插值时选用非均匀的节点参数化方法,曲面图像网格点由邻域36个已知像元组成;在求解待插值点参数值时引入平行线法和黄金分割法迭代寻找最优值,使插值更准确;最后对插值后的图像进行复原处理,重建可视效果更好的"高"分辨率图像。对实验图像的评价表明,用本文方法重建的图像在清晰度、信息量、信噪比和分辨率等方面均有较大的提高。 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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针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法。首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初始重建结果;然后,为进一步增加不同尺度的边缘信息,采用加权最小二乘法对初始重建结果进行多尺度边缘保持分解,并对分解的细节层进行加权线性组合;最后,通过优化计算,得到融合多尺度边缘、细节信息及局部相似性特征的超分辨率重建图像。利用多组仿真和遥感卫星图像进行对比试验。结果表明,该方法可有效提升遥感图像的边缘信息和细节信息。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(8)
针对传统遥感影像超分辨率重建方法依赖同一场景多时相图像序列且需预先配准等缺点,本文提出了一种基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建的方法。该网络直接将低分辨率遥感影像作为网络的初始输入,通过密集卷积神经网络学习影像的高阶表示,获得更具有表达能力的深层特征;同时,在网络中采用并行的1×1卷积滤波器结构,通过该结构减少模型参数;在重建网络中使用亚像素卷积可以更快地实现特征图的重建。在UCMerced_LandUse公共数据集上的实验表明:本文的网络模型提升了传统深度网络的影像重建性能,增强了重建图像的纹理细节并改善影像边缘失真,提升了重建影像的性能。 相似文献
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朱述龙 《解放军测绘研究所学报》2002,22(2):5-8
文中提出了一种基于小波变换的影像信息融合方法来提高遥感影像的几何分辨率，该算法的基本思想是：首先利用小波正变换算法将待处理的两幅影像分解成不同分辨率的子图像，然后在一定的准则下对不同分辨率的子图像进行信息融合处理，最后利用小波重建算法对融合子图像进行小波逆变换处理，得到信息融合后的高质量图像，实验表明该方法是可行的。 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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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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《测绘科学》2020,(5)
为了提升遥感图像超分辨率重建算法纹理细节信息还原能力,该文提出了一种基于特征空间感知损失深度残差网络的遥感图像超分辨率重建算法。该算法增加了深度残差网络中的残差块数量,在网络末端采用了亚像素卷积的方法,并在损失函数中增加了特征空间感知损失。在UCMerced_LandUse数据集上进行了训练,并在UCMerced_LandUse数据集和Draper Satellite Image Chronology数据集上进行了测试。测试结果证实了该算法与其他算法相比在峰值信噪比和结构相似性指数上均有一定的提高,证实了该算法较好的超分辨率重建效果与还原遥感图像纹理细节信息的能力。 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l 1 ![]()
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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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月面起伏较大导致嫦娥一号CCD多视影像之间的形变是非刚性的,传统的基于仿射变换配准的超分辨率重建方法很难取得理想的效果。本文提出了一种新的基于光流配准的超分辨率重建方法,该方法采用双边总变分(bilateral total variation,BTV)超分辨率重建方法迭代求解高分辨率影像,迭代初始值由光流配准后的多视影像共同产生,并在迭代求解高分辨率影像的过程中更新光流场。实验结果表明,本文方法解决了嫦娥一号CCD多视影像超分辨率重建中的亚像素精确配准问题,重建影像的空间分辨率显著提高,细节分辨能力增强。 相似文献
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介绍了日本ALOS卫星PRISM三线阵传感器的成像原理和方法,提出了利用PRISM三线阵影像进行超分辨率重建来提高PRISM影像的空间分辨率.提出了新的光流配准算法,该算法将标准互相关配准算法引入到Lueas-Kanade光流配准算法中,大大的减少了误配率,能够有效的消除PRISM Level 1级别的影像之间由于地形起伏所引起的变形.同时,改进了影像的高斯退化模型,在超分辨率算法中,引入了可变退化函数,通过交替最小化(AM)算法对可变退化函数进行盲估计,实验结果表明,超分辨率重建影像与插值影像相比,细节清晰很多,有效的提高了影像的分辨率.实验结果说明了本文配准算法可以达到超分辨率重建的亚像素的精度要求,可以应用于航空遥感影像的高精度匹配,同时也说明了将航空遥感影像的退化函数算子分为高斯退化算子和可变退化算子的思想是正确的,符合实际情况. 相似文献
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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