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基于压缩感知的月球探测器着陆图像超分辨重建 总被引：1，自引：0，他引：1
嫦娥工程二期的任务要求中,嫦娥3号的安全降落是最为关键的任务。因此,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,根据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,实现了月球探测器着陆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球影像、嫦娥1、2号卫星影像和嫦娥工程二期试验中获取的月球探测器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Al和Ah的学习,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。实验验证了算法的有效性,表明其在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。 相似文献
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撞击坑作为一种重要的特征,应用于行星探测活动中.在嫦娥工程二期中,月球虹湾地区撞击坑的位置信息,能够为嫦娥3号的降落任务提供必要数据支持,为准确识别位置信息,提出了一种撞击坑自动提取的方法,通过计算模板图像和目标图像的局部可控核函数进而提取特征,根据余弦相似性矩阵确定目标图像中撞击坑的位置.改进方法不需要训练过程,且具有较强的抗噪性.实验采用嫦娥二号获取的虹湾地区的两幅影像进行测试,验证了算法的有效性;并且在对加入噪声的图像进行了处理,算法仍获得了较好的识别效果,准确地提取可分辨的撞击坑,为嫦娥3号的安全降落提供可靠的数据. 相似文献
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