遥感图像的超分辨率重建技术空域方法研究

遥感图像的超分辨率重建技术空域方法研究

论文摘要

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。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 选题背景和项目依托
  • 1.2 超分辨率重建技术的发展
  • 1.3 超分辨率重建的意义及应用
  • 1.4 研究内容和结构安排
  • 2 超分辨重建模型及运动估计
  • 2.1 超分辨率重建技术的理论基础
  • 2.1.1 解析延拓理论
  • 2.1.2 信息叠加理论
  • 2.1.3 非线性操作
  • 2.1.4 图像超分辨率信息重建的可能性
  • 2.2 超分辨重建的数学模型
  • 2.2.1 超分辨率问题的描述
  • 2.2.2 图像降质模型
  • 2.2.3 图像成像模型
  • 2.3 多帧图像运动参数估计
  • 2.3.1 基于梯度的方法
  • 2.3.2 仿射空间变换法
  • 2.3.3 基于光流场的方法
  • 2.3.4 基于分层迭代的方法
  • 2.3.5 块匹配法
  • 2.4 本章小结
  • 3 凸集投影算法研究及改进
  • 3.1 凸集投影算法简介
  • 3.1.1 凸集投影的理论
  • 3.1.2 凸集投影方法的实施
  • 3.2 凸集投影算法实现
  • 3.2.1 参考帧的构造
  • 3.2.2 运动参数估计
  • 3.2.3 参考帧的修正
  • 3.2.4 凸集投影算法的实现步骤
  • 3.3 凸集投影算法的改进
  • 3.3.1 基于边缘震荡及噪声放大的改进
  • 3.3.2 改进的凸集投影算法实现
  • 3.4 本章小结
  • 4 最大后验概率算法研究
  • 4.1 最大后验概率算法的数学描述
  • 4.2 图像先验分布模型
  • 4.2.1 Gauss 随机场模型
  • 4.2.2 Markov 随机场模型
  • 4.2.3 Gibbs 随机场模型
  • 4.2.4 Gauss-Markov 随机场模型
  • 4.3 最大后验概率算法实现
  • 4.3.1 最大后验的模型的建立
  • 4.3.2 最大后验概率模型求解
  • 4.4 本章小结
  • 5 非均匀空间距离内插算法研究
  • 5.1 非均匀空间距离内插算法描述
  • 5.2 非均匀空间距离内插算法实现
  • 5.2.1 空间距离的确定
  • 5.2.2 计算权系数
  • 5.2.3 带权内插重建图像
  • 5.3 本章小结
  • 6 实验结果及分析
  • 6.1 实验数据的获取
  • 6.2 图像质量评价标准
  • 6.3 实验结果及分析
  • 6.3.1 运动参数估计实验
  • 6.3.2 POCS 算法实验
  • 6.3.3 MAP 算法实验
  • 6.3.4 非均匀空间距离内插算法实验
  • 6.3.5 实验结论
  • 6.4 本章小结
  • 结束语
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

    • [1].基于生成对抗网络的人脸超分辨率技术[J]. 传感器与微系统 2020(02)
    • [2].采用双网络结构的压缩视频超分辨率重建[J]. 电讯技术 2020(01)
    • [3].下采样迭代和超分辨率重建的图像风格迁移[J]. 湖北工业大学学报 2020(01)
    • [4].超分辨率重建技术在海域使用疑点疑区监管中的应用[J]. 海洋信息 2020(02)
    • [5].分量载频差极小时频信号的超分辨率分析方法[J]. 系统工程与电子技术 2020(09)
    • [6].基于帧循环网络的视频超分辨率技术[J]. 电子技术应用 2020(09)
    • [7].结合注意力机制的人脸超分辨率重建[J]. 西安电子科技大学学报 2019(03)
    • [8].基于深度卷积网络的压缩人脸超分辨率研究[J]. 信息与电脑(理论版) 2019(18)
    • [9].基于深度超分辨率重建的监控图像人脸识别[J]. 电子测量技术 2018(16)
    • [10].基于扩散的自适应超分辨率重建[J]. 现代电子技术 2017(10)
    • [11].基于在线字典学习的人脸超分辨率重建[J]. 现代电子技术 2017(13)
    • [12].基于仿生学多源图像超分辨率重建的并行优化研究[J]. 电脑编程技巧与维护 2017(13)
    • [13].基于非局部相似字典学习的人脸超分辨率与识别[J]. 武汉大学学报(信息科学版) 2016(10)
    • [14].图像超分辨率重新建立技术综述[J]. 科技创业月刊 2016(17)
    • [15].视频超分辨率重建及其刑侦应用[J]. 中国有线电视 2015(08)
    • [16].多视点视频的超分辨率重建技术设计[J]. 数码世界 2017(01)
    • [17].顾及运动估计误差的“凝视”卫星视频运动场景超分辨率重建[J]. 测绘学报 2020(02)
    • [18].基于压缩感知的航空影像超分辨率重建[J]. 测绘与空间地理信息 2019(07)
    • [19].联合深度置信网络与邻域回归的超分辨率算法[J]. 南京大学学报(自然科学) 2019(04)
    • [20].基于宽带立体超透镜的远场超分辨率成像[J]. 物理学报 2018(09)
    • [21].人脸超分辨率重建中投影空间的选择方法[J]. 西安交通大学学报 2018(08)
    • [22].超分辨率重建技术研究进展[J]. 信息技术 2017(05)
    • [23].基于自适应初始点聚类和回归的超分辨率重建研究[J]. 信息通信 2017(07)
    • [24].像元交换在村镇地表超分辨率制图中的应用[J]. 测绘通报 2016(08)
    • [25].无人机侦察视频超分辨率重建方法[J]. 中国图象图形学报 2016(07)
    • [26].采用超分辨率重建提升压缩图像质量的方法[J]. 电视技术 2015(09)
    • [27].卫星视频影像超分辨率重建方法对比分析[J]. 测绘与空间地理信息 2020(11)
    • [28].基于稀疏表达的遥感影像超分辨率重建[J]. 电脑开发与应用 2014(07)
    • [29].利用位置权重稀疏表示的人脸超分辨率算法[J]. 武汉大学学报(信息科学版) 2013(01)
    • [30].采用非局部均值的超分辨率重构[J]. 光学精密工程 2013(06)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    遥感图像的超分辨率重建技术空域方法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢