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遥感图像的超分辨率重建技术空域方法研究

黄秋兰  
【摘要】: 超分辨率图像融合就是利用同一场景的多帧有相互位移的降质图像或视频序列来重建一帧高分辨率图像的技术。它旨在突破图像硬件设备的分辨率限制,充分利用多帧图像之间的互补信息进行数据融合,弥补由于在图像获取和传输过程中导致的空间分辨率下降,进而实现更加清晰的高分辨率图像重建。它不但能够改善图像的视觉效果,而且非常便于计算机对图像进行分析、处理和识别。目前,超分辨率图像重建技术已经在遥感、军事、公共安全、计算机视觉、医学成像、多媒体电子消费、图像压缩等领域得到了广泛应用。因此,超分辨率图像重建技术有着非常好的前景和实际的应用价值。 本文首先对超分辨率图像重建的发展历程和超分辨率图像重建的频域及空域的各种算法进行了介绍。本文接着建立了超分辨率图像成像的观测模型,并对多帧图像运动估计原理及具体方法进行详细的介绍。本文采用了基于梯度法的运动估计,因为它能很好地对大位移的图像进行精确的配准。 本文接着重点对凸集投影算法的原理、实现方法及步骤进行了深入的研究。同时进行大量的实验,对循环次数、阈值大小等对POCS算法重建结果的影响做了分析,并给出相应结论。针对传统凸集投影估计法的边缘震荡及噪声放大的缺点进行改进,引入了松弛投影算子,极大抑制了边缘震荡及噪声放大现象。并在在文中给出了实验结果并进行分析,表明了该算法的有效性。 本文接着对最大后验概率算法进行了研究,首先给出了最大后验概率估计法的数学描述,接着讨论了图像的先验分布模型、并指出采用Gauss-Markov随机场模型,从而建立目标求解方程。针对最大后验概率的时间复杂度问题,本文采用下降梯度法求解目标方程,并给出具体的实现步骤。实验结果表明最大后验概率估计算法也能高效重建出高质量图像。 本文最后对非均匀内插法原理进行研究,提出了基于非均匀距离的内插法。从原理、算法模型、具体实现方法及步骤对非均匀距离内插法进行阐述。实验结果表明,该算法实现简单、运算量小,但是没有考虑光学模糊和运动模糊,也没有使用先验知识。


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