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。     

参考图像特征迁移的遥感影像超分辨率重建

针对现有遥感影像超分辨率方法在进行重建时,还存在色彩亮度不均衡、细节纹理不明显、难以重建缺失信息等问题,该文提出了参考图像特征迁移的遥感影像超分辨率重建方法。将采集自不同卫星的遥感影像作为参考信息,基于空间自适应去正则化方法和改进的卷积块注意模块,构建了相关特征自适应模块进行特征迁移。在提高遥感影像分辨率的同时,实现参考图像特征和低分辨率图像特征在色彩亮度分布上的一致,避免无关的参考信息对图像重建的影响。运用该文方法与其他超分辨率重建方法进行对比实验,客观评价指标峰值信噪比和主观视觉效果感知指标均优于对比方法,表明该文提出的重建方法能够有效改善超分辨率重建后图像的色彩和纹理,取得视觉感知表现更好的超分辨率重建效果。     

基于MODIS影像的超分辨率重建

针对4幅多时相250 m分辨率的MODIS影像,利用空间域中的超分辨率重建模型,进行了影像的匹配和运动参数估计,重建出采样率提高2倍的高分辨率影像。     

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。     

顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法

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...     

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。     

遥感影像超分辨率处理方法与研究进展

随着人们对影像高分辨率需求的不断增加,图像超分辨率技术已成为相关研究领域的热点之一。针对在遥感领域并非所有的超分辨率方法都可用的现状,该文按照遥感影像超分辨率处理的流程,将超分辨率问题分为退化模型、配准、重建和精度评定4大模块。对于其中每一模块的理论、常用方法与研究进展进行了较全面的综述及比较分析。最后对这一领域的未来发展进行思考和展望。     

ALOS-PRISM遥感影像超分辨率重建

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.     

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。     

影像超分辨率重建中的动态数据更新算法

提出了一种具备动态数据更新能力的影像超分辨率重建算法,该算法以Delaunay三角化为基础,利用Delaunay三角网的局部可更新性质,能在目标影像的数据源发生变化的情况下仅针对变化数据对重建结果直接进行更新,较好地解决了常规影像超分辨率重建算法复杂度高、适用模型单一、稳健性差和病态求逆等问题。试验证明,该算法重建效率高,适应性强,适用于影像超分辨率重建的快速处理。     

多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建

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。     

高分辨率遥感影像滤波算法综述

高分辨率卫星影像空间分辨率高,地物结构纹理信息突出,常用于土地利用监测、自然灾害预报等领域,但其所含的背景噪声影响了影像识别和分析的有效性和可靠性,因此,选取合适的滤波方法消除各种噪声成为遥感影像处理的首要任务。在遥感技术发展的几十年中,研究者们针对各种噪声类型已发展了多种滤波方法。本文分析了高分辨率遥感影像噪声的特点,介绍了一些传统的滤波算法和近年来广泛应用的新型滤波方法,并深入探讨各种滤波器的性能及其优缺点,为今后选择合适的算法消除高分辨率遥感影像噪声提供参考,最后对遥感影像滤波方法的发展前景进行了展望。     

微机遥感图像应用处理系统

本文详细介绍了我们研制的微机遥感图像应用处理系统。它的硬件部分以四台微机为主,采用分布式联接,组成四个子系统,可供1—4人同时操作,能方便地输入输出多种数据和图像。该系统的软件部分,由对应硬件子系统的四个软件包组成,即磁带机数据采集软件包,图像显示软件包,专题制图软件包及遥感应用处理软件包。作为重点的第四部分软件,是在遥感应用工作者的经验和工作方法的基础上设计的,它收集和综合了各种实用处理方法,比通用的图像处理软件包更具有遥感应用的特色。     

地图比例尺与遥感影像分辨率的关系探讨

探讨地图比例尺与遥感影像分辨率的关系,为特定比例尺制图选择适宜分辨率的遥感影像在遥感影像制图中极为重要。本文分析了人眼分辨率和比例尺精度、地图比例尺和影像分辨率之间的关系,以30 m分辨率的landsat5遥感影像、2.1 m分辨率的ZY-3遥感影像及0.5 m分辨率的Word View-2遥感影像进行实验,探讨了不同人眼分辨率下的遥感影像成图质量。得到了1∶M比例尺制图时的遥感影像分辨率的选择范围为(1×10~(-4)M,5×10~(-4)M),最佳遥感影像分辨率为2.5×10~(-4)M的结论,并用已有应用实例对其可靠性进行了检验,进而为我国基本比例尺制图遥感影像的选择提供了依据。     

一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法

影像分割是面向对象高分辨率遥感影像分析的基础与关键。针对传统影像分割方法易受噪声影响,且难以确定合适的影像分割尺度的问题,本文提出了一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法。首先用简单线性迭代聚类算法对影像进行过分割生成超像素;然后初始设定影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素进行合并,获得分割数-方差和、分割数-局部方差、分割数-局部方差变化率指标图,依据3个指标图确定合适的影像分割数;最后根据确定的合适影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素重新合并得到分割结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以有效地克服影像噪声对分割结果的影响,获得良好的影像分割结果。     

eCognition技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用

本文提出了面向对象的多尺度分割策略,针对不同尺度的地物信息采用不同的分割尺度,在此基础上构建多尺度分割等级网,实现了地物信息的分层提取。以北京怀柔区QuickBird遥感影像为试验区进行信息提取,给出了多尺度分割参数的设置规律,获得了较好的效果,总体精度为84．82%。     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

结合区域生长与道路基元的高分辨率遥感影像道路提取

针对基于像素道路提取方法存在的道路特征利用不够充分的问题,提出了一种采用道路基元的面向对象的道路提取方法。首先根据道路特征定义道路基元,然后在利用区域生长分割出道路的基础上进行道路基元的搜寻与构建、跟踪与连接,初步得到道路与中心线网络,再通过后续处理得到最终的道路与中心线网络。利用GeoEye卫星影像进行了实验,结果表明,本文方法能较有效地提取高分辨率遥感影像上的道路。     

一种高分辨率遥感影像处理方法及其在电力工程中的应用

随着地球空间信息科学技术的飞速发展,高分辨率卫星遥感技术逐渐成为主流的对地观测手段之一。其生产的高分辨率遥感影像具有数据获取迅速、成本低、不受地域限制等诸多优点,广泛应用于国土、石油、电力、林业等行业部门。但由于其出现年代较新、数据量庞大、分辨率高,高分辨率遥感影像的数据处理与应用尚无完整的理论和方案指导,导致其在电力等行业的应用长期处于探索阶段。本文针对高分辨率遥感影像的关键处理难点,结合电力工程实际需求,提出了一整套数据处理及应用方案,为高分辨率遥感影像数据处理及其电力工程应用提供了技术支持和实践经验。     

高分光学遥感影像全参照质量评价指标对比研究

影像质量评价对遥感影像处理起着非常重要的作用。本文在论述当前常用全参照遥感影像质量评价指标的基础上,选用IKONOS,TM,SPOT,QuickBird四幅光学影像作为实验原数据,首先对各影像添加不同程度的高斯白噪声和降质重采样处理,然后以原数据作为全参照进行统计对比分析,验证信息熵、清晰度、均方误差、峰值信噪比、结构相似度5个常用影像质量评价指标的可靠性。通过对实验结果的分析与总结,得出了一些有益结论,可为光学遥感影像的选取与处理提供参考。