光学遥感影像空间分辨率提升的正则化方法研究

发布时间：2017-04-18 12:06

  本文关键词：光学遥感影像空间分辨率提升的正则化方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,光学遥感影像正向着更高的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率方向快速发展。其中,空间分辨率是指图像中一个像素点所代表的目标实际范围的大小,是衡量光学遥感影像质量的关键性指标。在对地观测领域,高空间分辨率影像可以提供更为丰富和精致的地物细节,大大提高了遥感影像应用潜力。由于物理技术条件的限制,传感器硬件在经历了几十年高速发展后,在提升遥感影像空间分辨率方面已经遭遇瓶颈。另一方面,伴随着数字图像处理技术研究的蓬勃发展,采用软件方法提升遥感影像空间分辨率成为近年来的重要突破方向。由于遥感影像多波段和海量数据的特点,直接将相对成熟的自然影像分辨率提升方法应用于遥感影像,普遍存在着效率低、自适应能力差和光谱畸变的问题。有鉴于此,本文基于正则化理论框架,充分挖掘遥感影像自身的空谱特性,发展与之相对应的全变分和稀疏先验约束,分别构建高光谱遥感影像去噪、遥感影像超分辨率重建和多源遥感影像空谱融合的正则化模型,并设计高效的模型求解算法,同时实现海量光学遥感影像空间分辨率的有效提升和快速处理。主要研究内容如下：(1)提出自适应空谱一体化高光谱遥感影像去噪方法。高光谱影像的噪声强度在空间和光谱维度上都存在较大差异。针对传统去噪方法存在的某些区域噪声去除不彻底和某些区域去噪过度造成细节丢失的问题,本文首次提出从噪声估计出发,以像素为单元设计模型权重,构建空谱一体化先验模型,最后利用交替迭代乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)进行算法设计和模型求解。实验结果表明,自适应空谱一体化高光谱影像去噪方法可以有效去除高光谱影像中的多类型噪声,并高质量保护影像细节信息。(2)发展基于子空间约束的单幅高光谱影像超分辨率重建方法。针对传统方法需要更多观测数据、效率低下的问题,从高光谱影像自身特点出发,分别建立空间结构子空间和光谱特征子空间先验约束,并构建子空间约束下的单幅高光谱影像超分辨率重建模型,最后利用交替迭代乘子算法进行模型求解。实验结果表明,基于子空间约束的单幅遥感影像超分辨率重建方法可以较好地解决细节恢复、光谱特征保持和海量数据处理问题。(3)提出压缩感知框架下的遥感影像空谱融合方法。将待融合影像视为观测值,待求融合影像视为原始信号,将信号处理领域的突破性成果压缩感知技术框架引入遥感影像空谱融合领域,提出具有较强实用性的遥感影像字典构造方法,利用构造的字典进行稀疏编码,通过稀疏重构得到融合影像。实验结果表明,提出的实用压缩感知框架下的遥感影像融合方法,可以更好的融入空间信息和保持光谱信息。(4)提出基于双步稀疏编码的遥感影像空谱融合方法。针对压缩感知框架下遥感影像空谱融合方法对观测矩阵中线性假设的依赖以及字典训练过程算法复杂度较高的问题,构建耦合稀疏表达框架,将影像不同波段的结构相似性先验引入传统稀疏编码过程中,提出双步稀疏编码方法,克服了传统稀疏编码在编码向量维度低结构性弱时的不稳定问题。实验结果表明该方法在进一步提高融合结果的同时可以大大提高算法效率,能够更好地适应大数据量处理要求。
【关键词】：去噪 超分辨率重建 空谱融合 全变差 稀疏表达 压缩感知 正则化 交替迭代乘子算法 全色影像 多光谱影像 高光谱影像
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-10
• 目录10-13
• 第一章 绪论13-24
• 1.1 研究背景与意义13-17
• 1.1.1 引言13-14
• 1.1.2 遥感影像空间分辨率提升的硬件方法限制14-16
• 1.1.3 遥感影像空间分辨率提升的软件方式16-17
• 1.2 软件方法提高光学遥感影像空间分辨率的研究现状17-21
• 1.2.1 遥感影像去噪的研究现状17-19
• 1.2.2 单幅影像超分辨率重建的研究现状19-20
• 1.2.3 遥感影像空谱融合的研究现状20-21
• 1.3 研究内容和章节安排21-23
• 1.3.1 论文的研究内容21-22
• 1.3.2 论文的章节安排22-23
• 本章小结23-24
• 第二章 影像逆问题求解的正则化方法概述24-37
• 2.1 影像反问题24
• 2.2 正则化建模方法24-28
• 2.2.1 正则化方法24-25
• 2.2.2 常用影像先验模型25-28
• 2.2.3 正则化参数选择方法28
• 2.3 正则化模型优化方法28-31
• 2.3.1 变量分裂28-29
• 2.3.2 增广拉格朗日方法29-30
• 2.3.3 交替方向乘子算法30-31
• 2.4 影像评价方法31-35
• 本章小结35-37
• 第三章 自适应空谱一体化高光谱影像去噪方法37-69
• 3.1 研究背景及难点分析37-39
• 3.1.1 高光谱影像噪声特点37-38
• 3.1.2 高光谱影像去噪难点38-39
• 3.2 正则化模型构建39-52
• 3.2.1 高光谱影像去噪模型39
• 3.2.2 现有全变差去噪模型39-41
• 3.2.3 空间维先验约束设计41-48
• 3.2.4 光谱维先验约束设计48-50
• 3.2.5 自适应空谱一体化全变分去噪模型50-52
• 3.3 模型求解的ADMM算法52-57
• 3.3.1 符号定义52-54
• 3.3.2 算法求解流程54-55
• 3.3.3 算法复杂度分析55-57
• 3.4 实验结果和分析57-68
• 3.4.1 模拟数据实验57-63
• 3.4.2 真实数据实验63-67
• 3.4.3 计算时间分析67-68
• 本章小结68-69
• 第四章 基于子空间约束的高光谱影像超分辨率重建方法69-89
• 4.1 研究背景及难点分析69-70
• 4.2 正则化模型构建70-75
• 4.2.1 高光谱影像超分辨率重建模型70
• 4.2.2 空间维子空间先验约束设计70-72
• 4.2.3 光谱维子空间先验约束设计72-74
• 4.2.4 基于子空间约束的高光谱影像超分辨率重建模型74-75
• 4.3 模型求解的ADMM算法75-78
• 4.4 实验结果和分析78-88
• 4.4.1 模拟数据实验79-86
• 4.4.2 真实数据实验86-88
• 4.4.3 计算时间分析88
• 本章小结88-89
• 第五章 基于稀疏表达理论的遥感影像空谱融合方法89-118
• 5.1 基于压缩感知技术的遥感影像空谱融合方法89-100
• 5.1.1 压缩感知方法概述89-90
• 5.1.2 影像空谱融合的压缩感知模型90-92
• 5.1.3 空谱联合字典构建92-93
• 5.1.4 影像块处理策略93-94
• 5.1.5 实验结果和分析94-100
• 5.2 基于双步稀疏编码的遥感影像空谱融合方法100-117
• 5.2.1 耦合稀疏表示融合框架100-102
• 5.2.2 影像结构相似性102-103
• 5.2.3 顾及结构相似性的双步稀疏编码方法103-104
• 5.2.4 影像块归一化104
• 5.2.5 基于双步稀疏编码的遥感影像空谱融合104-105
• 5.2.6 实验结果和分析105-117
• 本章小结117-118
• 第六章 总结与展望118-121
• 6.1 结论及主要创新点118-119
• 6.2 未来工作展望119-121
• 参考文献121-129
• 附录129-131
• 致谢131

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  本文关键词：光学遥感影像空间分辨率提升的正则化方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

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