基于高低分辨影像字典学习的稀疏超分辨重建

发布时间：2018-07-26 16:12

【摘要】：遥感成像的超分辨重建对于提高遥感对象识别成功率非常重要,但在图像重建中会出现样本训练需求量大,从而影响算法效率及重建分辨率等问题。对此,提出单一遥感图像的高低分辨影像字典学习超分辨重建算法。首先,基于现有高分辨遥感影像,经过预处理操作获得具有高低分辨特征的样本训练集;其次,设计稀疏字典联合学习训练方式,并对具有高低分辨特征的样本训练集进行处理,进而获得高低分辨稀疏字典;最后,基于荻取的高低分辨稀疏字典对高分辨遥感影像进行重建,并对所设计算法进行复杂度分析。仿真对比显示,该算法对于字典训练样本需求量较少,并可获得较好的重建效果。
[Abstract]:The super-resolution reconstruction of remote sensing image is very important to improve the success rate of remote sensing object recognition, but in the image reconstruction, there will be a large demand for sample training, which will affect the algorithm efficiency and reconstruction resolution. To solve this problem, a high resolution image dictionary learning algorithm for single remote sensing image is proposed. Firstly, based on the existing high-resolution remote sensing images, a sample training set with high-resolution characteristics is obtained by pre-processing. Secondly, a sparse dictionary joint learning training method is designed. The sample training set with high and low resolution characteristics is processed, and then the high resolution sparse dictionary is obtained. Finally, the high resolution remote sensing image is reconstructed based on the high resolution sparse dictionary. The complexity of the proposed algorithm is analyzed. The simulation results show that the algorithm has less requirement for dictionary training samples and better reconstruction effect.
【作者单位】： 河北经贸大学计算机中心;燕山大学信息科学与工程学院;
【分类号】：TP751

【参考文献】

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【共引文献】

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