基于结构组稀疏表示的红外云图超分辨率方法

发布时间：2017-09-28 01:14

  本文关键词：基于结构组稀疏表示的红外云图超分辨率方法

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【摘要】：针对红外云图分辨率低、视觉效果较差的问题,提出一种图像结构组稀疏表示的超分辨率方法。该方法充分利用红外云图的结构自相似性,将结构组作为稀疏表示的基本单位,建立图像结构组稀疏表示模型。在训练字典过程中通过高斯混合模型学习图像结构组的先验信息,再对样本块进行聚类,利用主成分分析学习得到紧凑的分类字典。在重建阶段对每个结构组自适应选取最匹配的字典,使用改进了的加权l1范数优化方法求解稀疏系数。实验结果表明,与Sc SR、Zeyde、NARM等算法相比,所提算法在视觉效果以及图像质量评价指标上均有所提高,红外云图重构质量有较为明显的改善。
【作者单位】： 宁波大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 超分辨率 红外云图 结构组稀疏表示 自相似性
【基金】：国家自然科学基金(61271399;61471212) 浙江省自然科学基金(LY16F010001) 宁波市自然科学基金(2016A610091)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言卫星云图是由气象卫星观测得到的显示地球上的云层覆盖和陆地表面特征的图像,是研究天气系统的重要工具[1]。目前气象卫星主要通过红外、可见光等不同通道的传感器对大气进行观测来获得不同特性的卫星云图。其中红外云图主要取决于目标物发出的辐射,反映云层的温度分布,

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本文编号：932972