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超分辨率图像重建技术 总被引:1,自引:0,他引:1
李桐 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2006,22(5):69-71
超分辨率重建技术就是由一些低分辨率变形图像(或视频序列)来估计一幅较高分辨率的非变形图像,同时还能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学元件产生的模糊.超分辨率重建可以应用在遥感图像、医学成像、高清晰度电视标准和合成视频变焦等领域. 相似文献
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为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和二阶梯度滤波算子进行改进,在有效提取低分辨率图像边缘特征的同时,减少噪声干扰。利用遥感图像库训练得到高、低分辨率图像块字典,再应用低分辨率图像块及其字典求出稀疏表示系数。高、低分辨率图像块具有相同的稀疏表示系数,可根据已求的稀疏表示系数得出超分辨重建图像。实验结果表明,改进算法的超分辨重建效果的客观评价指标,比以往稀疏表示超分辨方法有很大提高,峰值信噪比提高近0.24 dB,均方根误差降低近0.15。 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2018,(6)
为获取地物信息更丰富、空间分辨率更高的遥感图像,提出了一种改进的稀疏表示遥感图像超分辨重建算法。对遥感图像预处理,得到所需训练样本图像;利用字典学习算法进行学习,得到遥感图像结构相似的高低分辨率字典对;对图像特征块进行稀疏表示时,采用改进的自适应滤波方法进行特征提取,同时引入均值滤波法改进超分辨重建迭代计算。实验结果表明,改进后的稀疏表示超分辨方法,有效地避免了重建图像边缘信息的丢失,获取了较好的超分辨重建效果。与当前最先进的稀疏表示超分辨算法相比,主观视觉上纹理细节信息更丰富,客观评价指标峰值信噪比提高约1 d B,结构相似性提高约0.02。 相似文献
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图像超分辨率技术在遥感领域的应用越来越多,卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)在图像超分辨率任务方面取得了比传统方法更显著的改进。为了解决超分辨重建算法重建图像细节不清晰的问题,对基于对抗生成网络的超分辨重建算法进行了研究,以恢复接近人眼感知质量的超分辨重建图像。对抗生成网络分为生成器子模块和判别器子模块,生成器模块提取的低频图像特征在进入残差块前进行分组卷积,达到了降低参数量的目的。每3个残差块构成一个级联块,级联块通过级联的方式聚合不同级联块之间图像的特征,以实现信息流传递到更加深层的网络中,经过上采样完成生成器中的图像重建过程。判别器网络用于判别是否为生成器重建图像和真实的高分辨率图像,在真实高分辨率图像的判别过程中提高模型能力。同时,研究了加入感知损失对超分辨重建图像的影响,使重建图片纹理细节更加丰富。实验结果表明,重建图像的峰值信噪比较原来算法提高了0.48 dB,结构相似度提高了0.023,该模型在主观视觉评价和客观量化评估上有所提升。 相似文献
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王艳梅 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2012,28(4)
道路是一种重要的人工地物,道路信息提取对城市规划、交通管理等都具有重要意义.随着遥感技术的进步,利用遥感图像进行道路信息的提取已成为研究的热点.探讨了基于ENVI的高分辨遥感图像在道路信息提取中的应用,从精度检验可以看出,基于ENVI软件从高分辨率遥感图像中提取道路信息的精度较高. 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2015,(3)
针对遥感成像高分辨率、高光谱和多时相趋势所带来的高数据率的问题,应用ShannonNyquist采样技术难以胜任未来遥感应用中对海量信息的处理需求。为解决遥感图像采样数据量大、采样时间长以及数据传输存储量大等资源浪费的问题,提出了一种基于压缩感知的遥感图像重构方法。基于遥感图像的先验知识得到改进联合稀疏表示模型,并采用一种广义迭代收缩方法对该模型进行有效求解,实现了低采样率、低复杂度的遥感图像重构算法,获得了较高质量的图像重构效果。实验结果表明,所提出的重构算法具有一定的正确性和有效性,并且在PSNR方面比目前的主流算法要好。 相似文献
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程璐 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2006,22(6):41-43
超分辨率复原技术中的运动补偿(或图像配准)是超分辨率复原过程中的首要环节.运动补偿的基本前提是运动估计问题.运动估计的方法中,在基于多目标场景的平移运动中多采用分级块匹配的方法.本文着重介绍了分级块匹配的方法极其可信度验证,并将其优缺点做了简单对比. 相似文献
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基于深度卷积网络的红外遥感图像超分辨率重建 总被引:1,自引:0,他引:1
《黑龙江大学自然科学学报》2018,(4)
针对红外遥感图像的超分辨率重建问题,提出了一种深度卷积残差学习网络。通过加深网络来扩大感受野,使在重建过程中能够利用到更多的邻域信息,提高了重建图像质量。使用残差网络,使模型能够更好的学习到先前信息,在提高数据稀疏性的同时,提高了算法效率,在亚像素卷积层提高红外遥感图像的尺度。实验结果表明,与常用深度学习网络相比,该网络得到的重建图像具有更好的重建效果。 相似文献
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针对基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的遥感图像超分辨率重建算法训练时间较长问题,提出了一种超深的卷积神经网络来重建遥感低分辨率图像的方法。卷积神经网络共有20层,每层包含卷积层和非线性层,层与层之间采用级联的网络结构。其过程为从插值的低分辨率图像(Interpolated Low Resolution Image,ILR)中提取特征,将提取出来的特征通过残差学习预测到高频信息,ILR结合预测的高频信息重建出高分辨率图像(High-resolution Images,HR)。在训练过程中,通过梯度裁剪来防止梯度爆破,使训练保持平稳。实验表明,本文算法与其他算法相比较,主观视觉明显改善,客观评价指标显著提升。 相似文献
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利用遥感影像的颜色特性,基于亮度的阈值检测方法,将阴影区和光照区进行分割;通过高提升滤波方法对阴影区域进行补偿处理.实验证明,对分割出的遥感影像的阴影区域进行补偿处理后,区域内形状信息更加明显.经如上方法预处理后,明显提高了遥感图像超块分割的精确度,进而提高目标物体提取的精度. 相似文献
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遥感技术具有高效性、动态性、覆盖面积广、获得信息速度快等优势。基于遥感影响的优点应用与土地变更调查中能够充分发挥其在动态监测中的准确性、高效性进行科学的决策服务。高分辨率遥感影像因为具有很高的分辨率,在土地变更调查中被广泛应用。本文利用高分辨率遥感影像介绍了遥感技术在登封市土地变更调查的实际应用。 相似文献
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基于二维主成分分析的高光谱遥感图像降维 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种以高光谱图像分析为目标的基于二维主成分分析的高光谱遥感图像的降维方法。通过多变量线性变换对高光谱数据进行特征提取,应用二维主成分分析的方法对高光谱遥感图像进行降维。对AVIRIS图像应用二维主成分分析的方法,可将能量主要集中在少数几个特征值中,这就为降维提供了可能。计算机仿真结果表明,该算法计算量小,方差小,峰值信噪比(PSNR)、分类准确性均显著提高,MSE有所下降。 相似文献