基于小波域压缩感知的遥感图像超分辨算法

发布时间：2019-11-02 14:21

【摘要】：针对单字典表达复杂多样的图像纹理存在一定的局限性的问题,利用压缩感知和小波理论建立了一种多字典遥感图像超分辨算法。首先,对训练图像在小波域的不同频带利用K-奇异值分解(K-SVD)算法建立不同的字典;然后,利用全局限制求取高分辨率图像的初始解;最后,利用正交匹配追踪算法(OMP)对初始解在小波域进行多字典稀疏求解。实验结果表明,相比基于单字典的超分辨重建算法,结果图像的主观视觉效果有很大提高,客观评价指标的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别提高2.8 dB以上和0.01以上。字典可一次建立重复使用,降低了运算时间。
【图文】：

倍的下采样，得到一帧退化的低分辨率图像(LowＲesolutionImage，LＲI)，对LＲI分别执行双线性插值、文献［13］算法、文献［14］算法和本文算法进行比较分析。图16帧训练图像Fig．1Sixframetrainingimages图24组实验图像Fig．2Fourexperimentalimages图3给出了第一组实验结果，图4给出了该实验结果图像中截取的两块小区域的放大图像。图3对图2(a)实验结果比较Fig．3ComparisonofexperimentalresultstoFig．2(a)从图4中可以看出，相比LＲI的双线性插值，文献［13］和［14］算法的超分辨图像的分辨率有了很大提高，图像更加清晰，原来不能分辨的许多纹理已经能够分辨出来。文献［14］算法利用多字典对在一定程度上比单字典对表达图像纹理更有效，性能上比文献［13］算法有一定提高，而本文算法利用小波多级分解进行纹理分类，能更有效地表达复杂的纹理，结果图像的分辨率有了较大提高，一些在图4(c)和图4(d)中模糊或者不能分辨的纹理在图4(e)中能够明显分辨出来。图4图3的局部放大Fig．4PartialenlargeddetailofFig．3为定量比较算法的性能，表1和表2给出了上述4组实验结果的峰值信噪比(PeakSignal-to-NoiseＲatio，PSNＲ)和结构相似度(StructuralSIMilarity，SSIM)指标。相比双线性插值，，文献［13］算法结果的PSNＲ指标和SSIM指标分别提高3dB和0．04以上;文献［14］算法结果又相对于文献［13］算法结果分别提高0．4dB和0．003以上;本文算法比双线性插值提高6dB和0．057以上。表1实验结果的PSNＲ比较dBTab．1PSNＲcomparisonofexperimentalresultsdB实验图像双线性插值文献［13］算法文献［14］算法本文算法图2(a)24．873328．245428．627030．7483图2(b)28．078331．579231．992834．1922图2(c)27．913431．370931．79903

Image，LＲI) ，对 LＲI 分别执行双线性插值、文献［13］算法、文献［14］算法和本文算法进行比较分析。图 1 6 帧训练图像Fig． 1 Six frame training images纹理，结果图像的分辨率有了较大提高，一些在图4( c) 和图4( d) 中模糊或者不能分辨的纹理在图4( e) 中能够明显分辨出来。

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本文编号：2554536