月球虹湾DEM超分辨率重建算法研究

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。     

过完备字典稀疏表示的云图超分辨率算法

提出一种基于过完备字典稀疏表示的云图超分辨率算法。首先,联合训练针对低分辨率与高分辨率云图块的两个字典Dl和Dh,保证对应的低分辨率与高分辨率云图块关于各自的字典具有相似的稀疏表示;其次,通过求解优化问题,获得待处理云图每个低分辨率云图块关于Dl的稀疏表示,并将表示系数用于Dh以生成对应的高分辨率云图块;最后,运用最速下降算法,得到满足重构约束的高分辨率云图。红外与可见光云图的数值实验验证了本文算法的有效性,表明本文算法在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法。     

利用在线字典学习实现图像超分辨率重建的算法

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。     

遥感影像超分辨率重建的字典学习类算法

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。     

采用交替K-奇异值分解字典训练的图像超分辨率算法

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。     

基于压缩感知的航空影像超分辨率重建

详细介绍了压缩感知的研究现状和发展趋势,对压缩感知理论的原理、稀疏基的选取、测量矩阵的构造和信号的重建进行了详细阐述。在图像超分辨率重建技术的基本模型的基础上,基于压缩感知的图像超分辨率重建模型,使用小波基作为稀疏基,并使用改进的正则化正交匹配追踪算法对单幅图像进行超分辨率重建。最后,进行仿真实验,实现了基于压缩感知的单幅图像超分辨率重建,并且和传统的超分辨率重建算法进行对比。结果表明,基于压缩感知的图像超分辨率重建算法,取得了比较好的效果。     

一种遥感影像超分辨率重建的稀疏表示建模及算法

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。     

多特征的POCS图像超分辨率重建方法

针对传统凸集投影(POCS)方法重建图像存在边缘保持能力不足、细节丢失的问题,该文提出了一种多特征的凸集投影超分辨率重建方法。首先,根据局部相似性特征和图像的梯度特征构建参考帧,以保持图像的边缘细节特征。然后,运用光流法对上采样后的序列低分辨率(LR)图像和参考帧进行配准,同时利用比值稀疏约束模型估计参考帧的点扩散函数(PSF),并获取点扩散函数作用窗口的中心坐标和点扩散函数作用窗口的范围。最后利用参考帧和点扩散函数生成重建图像的初始估计,根据重建图像残差对参考帧进行修正,最终得到重建图像。为验证本文算法的有效性和鲁棒性,分别与上采样、迭代反投影、凸集投影几种重建方法进行实验对比,实验表明本文算法重建结果在主观和客观评价方面明显优于其它方法,本文算法可行。     

基于双边结构张量的局部自适应图像超分辨率重建

随着视频监控应用的普及,超低分辨率人脸识别问题越来越突出。现存的人脸识别算法在面对超低分辨率人脸图像时无法给出满意识别性能。在一定程度上,人脸超分辨率方法可以提高人脸的分辨率,但是,目前主流的基于字典学习的人脸超分辨率方法并不能很好地处理超低分辨人脸图像重建问题,尤其是超分辨率人脸识别问题。利用人脸图像块的非局部相似性和多尺度相似性,提出一种改进的基于字典学习的超分辨率人脸重建算法,同时提出尺度不变特征的超低分辨率人脸识别方法。实验结果表明：本文提出的方法不但具有很好的视觉效果,而且还具有很好的识别效果,与目前主流的人脸超分辨率和识别算法相比具有明显的优势。     

主题学习和稀疏表示的MODIS图像超分辨率重建

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。     

一种结合稀疏表示和纹理分块的遥感影像超分辨率方法

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。     

基于稀疏表示和字典学习的全色与多光谱影像融合

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。     

结构保持的图像序列自适应超分辨率重建

基于概率运动估计的超分辨算法能克服传统超分辨率方法过分依赖于准确运动估计的缺点,为了改善其重建效果,通过分析图像的局部结构模式,给出了局部空域活跃度的定义表征图像的局部结构特征,设计了形状、尺度自适应的非局部空时邻域窗口函数,进而提出了一种结构保持的超分辨率自适应重建算法。实验结果显示,本文方法具有更好的重建性能。     

改进SA方法的卫星视频图像超分辨率重建

为了提高卫星视频图像的质量,针对SA方法中无法实现小数倍超分重建和"黑色格网"问题,提出了改进的SA超分辨率重建方法。对于小数倍超分问题,首先建立参考帧低分辨率图像坐标系,以超分倍数构建参考帧高分格网,按表达的物方元素一致的原则,把所有低分辨率图像和高分辨率图像的坐标系统一在一个参考坐标系下;对于"黑色格网"改善问题,在使用运动估计参数时,为了减少由于运动补偿造成的误差,取消传统SA方法中四舍五入的运动参数补偿方法,改为以待求点为中心确定容许误差,通过容许误差选择参估点,用参估点计算高分辨率网格像素,以减少"黑色格网"现象。利用仿真和真实的卫星视频数据实验验证了该方法的有效性。     

Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建

针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。     

基于双稀疏度K-SVD字典学习的遥感影像超分辨率重建

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。     

变序字典学习AO-DL的资源三号遥感影像云去除

采用了一种压缩感知方法进行遥感影像去云。该方法以压缩感知为理论基础,在采用K-SVD字典学习与稀疏表示的正交匹配追踪算法(OMP)相结合的同时,在字典原子训练的过程中加入某种特定的排序规则,使得各个影像字典在拥有各自影像属性的同时其原子也具备相似的排列顺序,减小影像间差异的干扰,使得遥感影像受云和阴影污染区域的重建取得良好的效果。最后应用两组相同地区不同时域的资源三号卫星影像进行了试验验证。