结合小波融合和插值的多幅图像超分辨率复原

超分辨率复原的目的就是由多幅低分辨率降质图像来估计一幅高分辨率图像,以此消除由有限检测器尺寸和光学元件产生的模糊和噪声,增加图像细节.采用基于小波域的图像融合和插值相结合的算法.先对原始图像进行小波三次样条插值,然后对插值后的图像做小波融和,如果结果未能达到要求那么就增加小波融和的分解层数,直至得到满意的高分辨率图像.方法充分利用了图像问的补充信息,使复原图像更接近实际拍摄的高分辨率图像.不仅信噪比优于仅使用小波插值的方法,而且具有很好的主观视觉效果,仿真实验表明这种方法可行,有效.     

基于Contourlet变换的双三次插值算法

为保持原始遥感图像信息,提高图像空间分辨率,使其适合人眼观察,提出Contourlet双三次插值算法。在Contourlet变换的基础上,对遥感图像采用双三次插值进行相似变换,通过反变换得到比原图像分辨率更高的插值图像。实验结果表明,与双三次插值、小波双三次插值相比,该算法具有更高的信噪比和更好的图像细节效果。     

基于Contourlet变换的双三次插值算法

为保持原始遥感图像信息,提高图像空间分辨率,使其适合人眼观察,提出Contourlet双三次插值算法。在Contourlet变换的基础上,对遥感图像采用双三次插值进行相似变换,通过反变换得到比原图像分辨率更高的插值图像。实验结果表明,与双三次插值、小波双三次插值相比,该算法具有更高的信噪比和更好的图像细节效果。     

基于小波内插的遥感图象超分辨率增强

基于小波内插的超分辨率增强方法,利用多幅遥感图象的交错采样结构,将同一场景的多幅遥感图象序列中的信息,在像素级上内插到一幅遥感图象中,得到一幅信息量更加丰富、分辨率更高的遥感图象。该文介绍了该方法及相应遥感图象预处理方法,文中实验显示了该方法的有效性。     

基于二代Contourlet域遥感图像双三次插值方法

为了使插值后的遥感图像在尽可能保持原图像信息的同时,显著提高图像空间分辨率,提出一种基于第二代Contourlet变换的遥感图像三次插值算法。在对遥感图像做第二代Contourlet分解基础上,对低分辨率频带中的高频分量做双线性插值变换,使其相似于高分辨率频带中的高频分量。最后,通过反变换得到比原始图像分辨率高的插值图像。实验结果表明,该方法插值效果优于双三次插值算法、小波双三次插值和第一代Contourlet双三次插值算法。     

一种基于小波与双三次插值的CCD图像超分辨方法*

为了尽可能地保持CCD图像的原始信息,提高图像的空间分辨率,有利于对图像的细节信息进行观察分析,对各种超分辨方法进行研究,提出了一种改进的基于小波和双三次插值的超分辨方法：对低分辨率图像进行灰度变换,并把它作为小波逆变换的低分辨率图像,对图像进行恢复,再与低分辨图像的双三次插值图像求平均。将该方法应用于CCD图像,从视觉上空间分辨率有提高,并可以获得25.524 4 dB的峰值信噪比。实验结果表明,该算法得到了比全小波双三次插值、原图像作为低频图像小波双三次插值和双线性插值更高的峰值信噪比及更好的图像细节     

基于小波域学习的单幅图像超分辨率复原

提出了一种有效的高分辨率图像复原方法,将单幅图像的超分辨率复原转换到小波域中,对小波域的3个高频信息块分别进行处理,再通过基于学习的超分辨率复原方法来实现单幅图像的复原。实验表明,通过该算法恢复的高分辨率图像具有更好的视觉效果与峰值信噪比。     

小波分形插值应用于遥感图像处理

鉴于自然物体图像具有分形特征,提出了小波分形插值应用于遥感图像处理的新方法．这种小波分形插值方法利用小波变换系数中低分辨率频带中的高频分量相似高分辨率频带中的高频分量的特点．将遥感图像在小波变换的基础上用分形做相似变换,进而通过反变换得到比原图像分辨率高的插值图像．实验证明,小波分形插值方法比现有的双线性插值、三次方B样条插值方法具有更好的性能．     

基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法

光谱相似性是指高光谱图像中的大量像元具有相似光谱的性质.提出了一种基于光谱相似性的高光谱遥感图像超分辨率算法,利用遥感图像中广泛存在的结构自相似性提升图像的空间分辨率,利用高光谱图像的低维子空间性通过主成分分析降低光谱维数提高运算效率,利用具有相似光谱的像元构建光谱约束项保证重建图像光谱的准确性.该算法在将单波段图像超分辨率方法推广到处理具有数百、乃至上千波段的高光谱图像过程中,既保证了重建图像光谱的准确性,又具有较高的运算效率.实验表明,与双三次插值和基于稀疏表示与光谱正则化约束的高光谱图像超分辨率算法相比,该算法具有更高的空间分辨率提升能力和更好的光谱保真能力.     

局部几何结构驱动的图像插值放大及超分辨率复原

众所周知,图像插值是根据一幅低分辨率噪声图像重建相应高分辨率清晰图像的数字图像处理技术。虽然已有一些文献报道了多种图像插值算法,然而现有算法在插值视觉效果和计算复杂度两者间往往难以实现均衡,为此,提出了一种局部几何结构驱动的偏微分方程(PDE)图像插值算法。该算法通过耦合边缘、纹理和角形3种不同几何结构的扩散机制来进行插值,插值结果表明,该算法不仅具有抗噪声性能,而且能够同时增强边缘、纹理以及角形结构。考虑到图像的超分辨率复原与插值放大在数学本质上的一致性,特将上述PDE应用推广到图像的超分辨率复原,并且针对高强度噪声情形下,超分辨率图像中出现的伪纹理结构,提出了一种耦合全变差模型的改进的PDE。实验结果表明,不论是插值放大图像,还是超分辨率复原图像都具有较高的视觉质量和峰值信噪比。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

基于小波分析的TM遥感图像超分辨率重建

基于图像算法的超分辨率重建技术可以提高光学遥感图像的空间分辨率,能够更加有效地利用现有数据并降低成本。以滇西北香格里拉市小中甸坝为实验区,以2009年的TM影像为数据源,开展遥感图像超分辨率重建实验研究。首先分析其中造成图像退化的各项因素并经过双线性插值、维纳逆滤波、卷积等处理;然后通过小波分解得到描述各个方向上不同尺度的高低频信息的小波系数,并多次试验推导出满足预期条件的加权因子。再将多时段的低分辨率图像小波系数以小波重构的方式重建。通过实验可以看出,重建图像能提供更多的细节信息,图像质量有了明显提高。     

遥感图像时空融合综述

高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用.然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像.因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间分辨率折衷问题的有效途径之一.随着深度学习在各领域的广泛应用,深度学习技术已经被证实是解决图像问题非常...     

基于分水岭变换与空间聚类的高分辨率遥感影像面向对象分类

面向对象方法已广泛应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种结合改进分水岭变换与空间聚类的遥感影像面向对象分类新方法。首先,基于相位一致思想分析图像特征,由Gabor小波多尺度、多方向提取QuickBird全色影像的梯度信息;利用扩展最小变换与强制最小技术分别获取图像前景标识、重建相位一致梯度图像,利用改进后的分水岭变换获得分割对象。然后,提取各对象的多波段光谱特征,利用Gabor小波获取对象纹理矢量,并用独立成分分析方法进行特征选择,依次进行对象的光谱与纹理聚类。最后,通过分析对象间空间拓扑关系判断聚类后不确定对象的类别属性。实验结果表明该方法能取得较好结果,在一定程度上提高了影像分类的自动化水平。     

基于图像类推的遥感图像超分辨率技术

由于卫星上相机距离拍摄景物较远,所以遥感图像分辨率一般较低。为了获得较高分辨率的图像。提出将图像类推技术(IA)与立方卷积插值法相结合的方法;并在学习样本集合建立过程中引入一种新的思路,直接对高分辨率图像的高频细节信息进行学习。实验结果表明,该方法不仅提高了放大图像的清晰程度,而且较一般的图像类推算法,能产生更为合理的细节以增强图像,使放大后的遥感图像更为逼真。