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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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玉兔号安装了一对全景相机,全景相机使用的镜头设计为视场小的长焦距镜头,这种镜头的光线束入射角较小,若采用传统的透视投影模型进行相机检校可能会造成法方程式系数矩阵的病态。针对这一特点,本文提出一种基于正交变换模型的相机检校方法,通过真实数据试验证明,该方法具有很高的精度和稳定性,可以用于对玉兔号月球车的全景相机进行检校。 相似文献
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嫦娥-3号月面巡视探测器安装了一对导航相机、一对全景相机和一对避障相机,对这3对立体相机的检校是实施月面巡视探测器导航定位和地形恢复的基础。通过建立高精度的控制场,采用附有约束条件的间接平差方法,对嫦娥-3号月面巡视探测器的立体相机进行高精度的检校。试验表明,该方法能够提高相机检校的精度和稳定性。 相似文献
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