利用稀疏编码的遥感影像超分辨率重建

发布时间：2018-03-17 20:13

  本文选题：超分辨率重建　切入点：稀疏编码　出处：《遥感信息》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对现有的超分辨率重建算法存在重建效果不够理想以及算法效率低下的问题,提出了一种利用稀疏编码的超分辨率重建算法,利用遥感图像在特定字典下具有稀疏性,通过学习遥感图像集获取的字典,在已有遥感影像的基础上获取更高分辨率的影像,从而便于影像视觉解译和信息提取。所提出方法建立了高低分辨率影像块稀疏系数间的非线性映射关系,极大地减少了字典模型的冗余和误差,提高了重建的效率。实验表明,该算法不仅在信噪比值和结构相似性值优于其他算法,还提高了算法效率。
[Abstract]:Aiming at the problem that the existing super-resolution reconstruction algorithm is not good enough and the algorithm is inefficient, a super-resolution reconstruction algorithm using sparse coding is proposed, which makes use of remote sensing images to be sparse in specific dictionaries. By studying the dictionary of remote sensing image set, we can obtain higher resolution image on the basis of existing remote sensing image. The proposed method establishes the nonlinear mapping relationship between sparse coefficients of high and low resolution images, greatly reduces the redundancy and error of dictionary model, and improves the efficiency of reconstruction. This algorithm not only outperforms other algorithms in signal-to-noise ratio (SNR) and structural similarity, but also improves the efficiency of the algorithm.
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所;中国科学院大学;
【基金】：中国科学院遥感与数字地球研究所“一三五规划”项目(Y3ZZ07101A)
【分类号】：TP751

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 李德仁;童庆禧;李荣兴;龚健雅;张良培;;高分辨率对地观测的若干前沿科学问题[J];中国科学:地球科学;2012年06期

2 谭兵,邢帅,徐青,李建胜;SPOT5超模式数据处理技术研究[J];遥感技术与应用;2004年04期

相关博士学位论文 前1条

1 钟九生;基于稀疏表示的光学遥感影像超分辨率重建算法研究[D];南京师范大学;2013年

相关硕士学位论文 前1条

1 余新宇;遥感图像的超分辨率重建技术研究[D];电子科技大学;2013年

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 夏帆;;海洋争端案件中的遥感证据研究[J];太平洋学报;2017年06期

2 杨轶斐;刘士彬;戴芹;马勇;何阳;;利用稀疏编码的遥感影像超分辨率重建[J];遥感信息;2017年02期

3 张斌;刘越岩;汪林宇;;基于多特征软概率级联的土地利用/土地覆盖分类[J];资源科学;2017年03期

4 党恬敏;穆兴民;孙文义;高鹏;赵广举;;高分辨率遥感影像梯田快速提取方法研究进展[J];人民黄河;2017年03期

5 李国庆;庞禄申;;公众化驱动的地球观测发展新时代[J];中国科学:信息科学;2017年02期

6 林娜;杨武年;王斌;;基于核方法的高光谱遥感图像混合像元分解[J];国土资源遥感;2017年01期

7 李德仁;王密;沈欣;董志鹏;;从对地观测卫星到对地观测脑[J];武汉大学学报(信息科学版);2017年02期

8 陈性义;黄迟;倪标;;融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取[J];测绘科学;2017年03期

9 刘越岩;汪林宇;张斌;门计林;;基于多特征软概率级联的场景级土地利用分类方法[J];农业工程学报;2016年22期

10 李亚林;张洪群;李山山;;数据分配策略优化的全条带遥感影像流水线并行处理[J];计算机应用与软件;2016年11期

相关博士学位论文 前1条

1 穆治亚;红外多目标实时跟踪方法的研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2014年

相关硕士学位论文 前1条

1 翟江南;基于正则化的图像超分辨率重建算法的研究[D];东北大学;2014年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 潘俊;王密;李德仁;冯甜甜;;基于刀刃曲线分层定位的DMC影像修复方法[J];中国科学(F辑:信息科学);2009年07期

2 李德仁;;摄影测量与遥感学的发展展望[J];武汉大学学报(信息科学版);2008年12期

3 李德仁;黄俊华;邵振峰;;面向服务的数字城市共享平台框架的设计与实现[J];武汉大学学报(信息科学版);2008年09期

4 李德仁;邵振峰;;信息化测绘的本质是服务[J];测绘通报;2008年05期

5 李德仁;;多学科交叉中的大测绘科学[J];测绘学报;2007年04期

6 李新;黄春林;车涛;晋锐;王书功;王介民;高峰;张述文;邱崇践;王澄海;;中国陆面数据同化系统研究的进展与前瞻[J];自然科学进展;2007年02期

7 黄昕;张良培;李平湘;;基于多尺度特征融合和支持向量机的高分辨率遥感影像分类[J];遥感学报;2007年01期

8 张过;李德仁;袁修孝;张春玲;;卫星遥感影像的区域网平差成图精度[J];测绘科学技术学报;2006年04期

9 李德仁;张过;江万寿;袁修孝;;缺少控制点的SPOT-5 HRS影像RPC模型区域网平差[J];武汉大学学报(信息科学版);2006年05期

10 李德仁;;地球空间信息学及在陆地科学中的应用[J];自然杂志;2005年06期

相关博士学位论文 前1条

1 王光新;基于稀疏约束正则化模型的图像提高分辨率技术研究[D];国防科学技术大学;2008年

相关硕士学位论文 前2条

1 肖杰雄;基于POCS算法的超分辨率图像重建[D];上海交通大学;2009年

2 胡燕;遥感图像的超分辨率重建技术研究[D];解放军信息工程大学;2004年

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 浦剑;张军平;黄华;;超分辨率算法研究综述[J];山东大学学报(工学版);2009年01期

2 胡宇;赵保军;沈庭芝;刘朋樟;;基于偏最小二乘的人脸超分辨率重构[J];北京理工大学学报;2010年09期

3 戴光智;孙宏伟;杨欧;;微扫描超分辨率超声成像技术研究[J];科学技术与工程;2010年28期

4 兰诚栋;胡瑞敏;卢涛;韩镇;;低质量监控图像鲁棒性人脸超分辨率算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2011年09期

5 李家德;张叶;贾平;;采用非局部均值的超分辨率重构[J];光学精密工程;2013年06期

6 兰诚栋;陈亮;卢涛;;采用后验信息构建稀疏原子库的超分辨率人脸重建[J];北京工业大学学报;2013年07期

7 陶洪久 ,饶俊飞 ,周祖德;单幅图像的超分辨率重建方法[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2004年06期

8 刘洪臣;冯勇;李林静;;基于小波融合的图像残差金字塔超分辨率研究[J];光电子.激光;2007年07期

9 刘刚;赵红毅;胡臻龙;;基于带有权值混合泛函的盲超分辨率[J];吉林大学学报(工学版);2012年04期

10 薛翠红;于明;杨宇皓;阎刚;贾超;;基于学习的马尔科夫超分辨率复原[J];吉林大学学报(工学版);2013年S1期

相关会议论文 前10条

1 潘明海;刘永坦;赵淑清;徐佳祥;干恒富;;一种多运动目标的超分辨率检测算法[A];第九届全国信号处理学术年会（CCSP-99）论文集[C];1999年

2 李兵兵;陆耀;王晓明;李劲娴;;基于金字塔回归策略的人脸超分辨率[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

3 戴光智;陈铁群;薛家祥;;基于微扫描技术焊缝超声图像的超分辨率重建[A];第十七届全国测控计量仪器仪表学术年会（MCMI'2007）论文集（上册）[C];2007年

4 郑杰;韩梅;;基于微位移的超分辨率重建技术[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（一）[C];2008年

5 张光昭;胡敬炉;谢泽明;;超分辨率亚毫米波付里叶变换谱[A];第四届全国波谱学学术会议论文摘要集[C];1986年

6 缪泓;徐海明;;微平移序列图像的超分辨率重建技术[A];中国力学学会学术大会'2009论文摘要集[C];2009年

7 徐启飞;颜刚;陈武凡;;关于序列图像的超分辨率重建算法[A];中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集（上册）[C];2007年

8 徐忠强;朱秀昌;;基于正则算法的压缩视频超分辨率重建[A];第十三届全国图象图形学学术会议论文集[C];2006年

9 池小梅;马建伟;黄景涛;;基于压缩传感的超分辨率红外成像研究[A];中国自动化学会中南六省（区）2010年第28届年会·论文集[C];2010年

10 黄华;何惠婷;;一种基于CCA空间超分辨率的人脸识别方法[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

相关博士学位论文 前10条

1 傅罡;多源遥感数据的道路提取方法研究[D];清华大学;2014年

2 巴拉卡，雅各布Maiseli（Baraka Jacob Maiseli）;基于正则化的非线性扩散模型的超分辨率方法[D];哈尔滨工业大学;2015年

3 王晓峰;基于样本学习的人脸超分辨率重建技术研究[D];华中科技大学;2015年

4 岳焕景;面向云媒体的图像处理研究[D];天津大学;2015年

5 杨琛;提高集成成像与集成全息系统成像质量方法的研究[D];西安电子科技大学;2015年

6 何蕾;基于稀疏表达的连分式插值核的图像/视频超分辨率重建方法研究[D];合肥工业大学;2015年

7 樊程广;超声相控阵超分辨率成像方法研究[D];国防科学技术大学;2014年

8 袁建华;超分辨率重建中若干问题的研究[D];中国科学院研究生院（电子学研究所）;2006年

9 范冲;三线阵影像超分辨率重建[D];中南大学;2007年

10 张小红;视频去运动模糊及超分辨率研究[D];浙江大学;2012年

相关硕士学位论文 前10条

1 李智盛;压缩传感在超分辨率中的应用[D];清华大学;2011年

2 刘鹏;压缩自编码字典下的多机制邻域嵌入超分辨率重建算法[D];华南理工大学;2015年

3 蒋晓慧;自适应正则化超分辨率重建方法的研究[D];苏州大学;2015年

4 杨国珂;基于压缩传感的图像分辨率重构方法和应用[D];江西理工大学;2015年

5 周才发;基于流形对齐的WLAN室内定位方法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

6 陈果;单一医学视频时空超分辨率算法研究[D];北京理工大学;2015年

7 李靖;基于压缩感知的超分辨率理论与技术研究[D];电子科技大学;2015年

8 黎媛;基于超分辨率的多视角混合分辨率视频描述的关键技术研究[D];电子科技大学;2015年

9 罗国中;面向低质量视频的目标对象的超分辨率重建技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

10 李华阳;手部深度图像去噪与超分辨率方法研究[D];北京工业大学;2015年

，

本文编号：1626294