超模式斜采样遥感图像超分辨复原方法

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超分辨率图像恢复

傅里叶变换
空间约束
超分辨率图像复原方法

长椭球波函数法线性外推法

叠加正弦模板法
能量连续降减法 BAYES分析法

凸集投影法
超分辨率复原的理论基础
对于一个线性位移不变的成像系统，其成像过程可以用以下式子描述： g(x)=f(x)*h(x)
这里 g(x)表示像，f(x)表示原场景，h(x)为点扩散函数
对上式子做傅氏变换有：
对于非相干成像: f(x)>0 x∉X
f(x)=0
对上式进行傅氏变换有：
x∈X
以上式子可以写成： f(x)rect(x/X)
F（u）=[Fa(u)+Fb(u)]*sinc(Xa)
由于sinc函数是无限的，则截止频率以上的信息通过卷积叠加到了截止频率以下的频率成分中。
非线性操作
考虑到噪声对成像过程的影响，一般成像过程可表示如下： g(x)=f(x)*h(x)+n(x)
超分辨率图像复原及其进展
实际的光学成像系统是一个频率有限的滤波器，由于受到光学衍射的影响，其传递函数在由衍射极限分辨率所决定的某个截止频率以上的值为零。普通的图像恢复技术只能将物体的频率恢复到衍射极限相应的截止频率处，而不能超越它，这样截止频率之外的能量和信息就丢失了。超分辨率图像复原就是试图恢复截止频率以外的信息，以使图像获得更多地细节和信息
8.16 薄云层下的景物图像恢复
邵中尉
扫描仪成像模型
扫描仪上的接受图像由两部分组成：被云层反射部分及太阳光经地面景物反射后再穿透云层的部分:
f(x,y)=φ[L,r(x,y),t(x,y)]
=α Lr(x,y)t(x,y)+L(1-t(x,y)) 这里 f(x,y)是扫描仪接收的图像，r(x,y)为地面景物反射率，t(x,y)为云层透射率，L为太阳光强度， α为太阳光传输过程中衰减常数。对上式取对数可得： ln[L-f(x,y)]=ln[t(x,y)]+ln[L- αLr(x,y)]

图像超分辨率复原的算法与评价

图像超分辨率复原的算法与评价第一章引言随着数字图像的广泛应用，人们对图像质量的要求越来越高。

然而，由于种种原因，比如采集设备的限制、传输媒介的限制等，所产生的图像往往无法满足人们对细节和清晰度的要求。

如何提高图像的分辨率成为了一个热门的研究课题，图像超分辨率复原技术应运而生。

第二章图像超分辨率复原方法2.1 基于插值的方法基于插值的方法是最简单直观的图像超分辨率复原方法。

其基本思想是根据已有的低分辨率图像，通过插值算法估计其高分辨率图像。

常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。

2.2 基于边缘的方法基于边缘的方法则通过边缘检测和边缘增强技术来提高图像的分辨率。

该方法的核心是利用边缘信息来推测图像的细节。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

2.3 基于统计的方法基于统计的方法是通过学习大量高分辨率图像与其对应的低分辨率图像之间的映射关系，从而实现图像超分辨率复原的方法。

常用的统计方法包括最大似然估计、贝叶斯推断等。

第三章图像超分辨率复原的评价指标3.1 峰值信噪比（PSNR）峰值信噪比是图像质量评价中常用的指标之一。

其计算方式是通过比较图像的原始像素值与复原图像的像素值之间的误差来评估图像复原的质量。

PSNR值越高，代表图像复原质量越好。

3.2 结构相似性（SSIM）结构相似性是一种用于图像比较的指标，其计算方式是通过比较图像的亮度、对比度和结构三个方面的相似性来评估图像的质量。

SSIM值越接近1，代表图像复原质量越好。

3.3 主观评价主观评价是一种通过人眼视觉感受来评价图像质量的方法。

通过邀请多位评价人员对图像复原结果进行评分，从而得到人类主观感受的结果。

第四章实验结果与分析在本章中，我们选择了几种常用的图像超分辨率复原算法进行实验，并对实验结果进行了定量和定性的评价。

实验结果表明，在不同的评价指标下，各种算法的表现不尽相同。

这也说明了图像超分辨率复原算法仍然有待进一步改进和优化。

超分辨率图像复原技术研究

超分辨率图像复原技术研究近年来，随着数码相机、手机等数码设备的普及，每个人都可以随时随地记录自己的生活。

然而，由于各种原因，拍摄出来的照片往往存在一些模糊、失真、噪点等问题，影响了观赏效果。

为解决这些问题，人们开始关注和研究超分辨率图像复原技术。

超分辨率图像复原技术是指通过一定的算法和模型，从低分辨率的图像中恢复出高分辨率的图像。

这种技术可以使得图像的质量得到显著改善，并且可以应用于数字影像处理的各个领域。

对于个人用户来说，通过对拍摄出来的照片进行超分辨率图像复原可以让照片变得更加清晰、更加真实，还能够提高照片的观赏价值。

超分辨率图像复原技术的研究主要集中在两个方面：第一是基于插值算法的超分辨率技术，第二是基于深度学习的超分辨率技术。

基于插值算法的超分辨率技术是最早发展起来的一种超分辨率技术。

其原理是根据已知的像素点或像素的局部特征，推算出未知像素点的值。

这种方法的优点是算法简单，易于实现。

目前常见的插值算法有双立方插值、双线性插值、最近邻插值等。

这些算法都可以在一定程度上提高图像的清晰度，但是实际应用中存在一些问题。

比如，插值算法只能依据已知的像素点进行推算，而未知像素点的值很难准确地进行预测。

此外，插值算法对于图像中的杂波、噪声等干扰也无法准确处理，因此，其应用范围受到了一定的限制。

基于深度学习的超分辨率技术则是近年来发展起来的一种新型技术。

该方法通过深度学习算法对大量的低分辨率图像进行学习和拟合，从而实现从低分辨率图像到高分辨率图像的映射。

相对于基于插值算法的超分辨率技术，基于深度学习的超分辨率技术具有更好的稳定性和准确性。

此外，基于深度学习的超分辨率技术还可以通过深度卷积神经网络来处理复杂的图像内容和噪点干扰，从而进一步提高图像的质量。

超分辨率图像复原技术在数字影像处理、医学图像处理、安防监控等领域都得到了广泛的应用。

例如，在安防监控领域，超分辨率图像复原技术可以从低分辨率的监控图像中提取更多的细节和信息，从而提高监控的效果。

遥感图像超分辨率复原算法的仿真实现

遥感图像超分辨率复原算法的仿真实现作者：张毅周诠李敏奇来源：《现代电子技术》2009年第22期摘要:超分辨率图像复原是指使用一组低分辨率图像进行处理,得到一幅高分辨率图像。

分析超分辨率处理算法并将其应用于遥感图像分辨率增强领域,提出一种用Matlab对遥感图像进行超分辨率处理的仿真方法,仿真结合POC原理将一组低分辨率遥感图像进行分辨率增强处理,结果表明超分辨率处理技术有效提高了遥感图像的分辨率,图像中目标更易识别。

关键词:遥感图像;超分辨率复原;分辨率提高;目标识别中图分类号:TP3910 引言高分辨率遥感图像的获得方法有两种:一种是通过提高遥感成像系统性能直接获得高分辨率图像;另一种则是采用超分辨率处理技术间接获得高分辨率遥感图像。

采用提高遥感成像系统性能时,通常是通过增大相机镜头或减小CCD单个像元尺寸实现,但随着人们对高分辨率遥感图像的需求越来越多,增大相机镜头或者减小CCD像元面积的实现越来越无法满足实际需求,获取成本也越来越高。

通过超分辨率处理技术获得高分辨率遥感图像的方法越来越受到遥感图像应用界人士的青睐。

对遥感图像进行超分辨率复原处理最早由Harris于20世纪60年代提出,复原算法中采用傅里叶级数展开的方式获得了分辨率提高的遥感图像,但该技术在实际中应用效果并不理想,所以并没有被广泛应用。

直到20世纪80年代超分辨率复原技术在图像处理领域才得到突破性的进展,如H.Stark和P.Oskoui提出的基于凸集合投影理论的复原算法(POCS),S.E.Meinel提出的泊松最大似然复原算法(泊松[CD*2]ML),B. R.Hunt和P.J.Sementilli提出的泊松最大后验概率复原算法 (泊松[CD*2]MAP)等。

近年来又不断有新的算法产生,例如由Michal Irani和Shmuel Peleg提出的迭代反投影(IBP)算法、Andrew J.Patti和M.Ibrahim等人在H.Stark和P.Oskoui的POCS算法基础上的改进算法、Nimish R.Shah和Avidech Zakhor提出了非均匀空域样本内插算法。

超模式斜采样遥感图像超分辨复原方法

超模式斜采样遥感图像超分辨复原方法超模式斜采样遥感图像超分辨复原方法的论文摘要：随着遥感技术的发展和应用范围的不断扩大，高分辨率遥感图像的获取和处理已成为遥感领域的重点研究方向之一。

近年来，超分辨复原技术的研究和应用已逐渐得到重视。

本文针对遥感图像的特点，提出了一种基于超模式斜采样的遥感图像超分辨复原方法，通过将低分辨率遥感图像与大尺寸高分辨率遥感模式斜采样的方式进行融合，实现了从低分辨率到高分辨率的遥感图像超分辨复原。

关键词：遥感图像；超分辨；斜采样模式；复原一、绪论随着高分辨率遥感技术的迅猛发展，遥感图像处理技术也得到了大幅度提升，高分辨率遥感图像的获取和处理已成为遥感领域中的重点之一。

而超分辨复原技术的应用则极大地促进了遥感图像的质量提升，成为了遥感图像处理研究中的重要内容之一。

目前，遥感图像超分辨复原技术的研究主要包括插值法、生成法、重建法等方法。

但这些方法需要建立起较为复杂的数学模型，且处理速度较慢，因此对于大尺寸高分辨率遥感图像的处理效果并不理想。

本文提出了一种基于超模式斜采样的遥感图像超分辨复原方法，该方法通过利用超模式的特征实现了对低分辨率遥感图像的准确重建，进而实现了从低分辨率到高分辨率的遥感图像超分辨复原。

二、超模式斜采样原理超模式是一种较为新颖的中文文本识别模型，其通过对图像文本的结构进行建模，实现了对中文文本的准确识别。

此模型的关键特征在于斜方向上的数据采样。

具体而言，超模式采用基于斜线的滑动式取样，可以在逐步扫描遥感图像时捕捉到更丰富、更精细的细节信息，从而获得更准确的重建图像。

三、遥感图像超分辨复原方法本文所提出的遥感图像超分辨复原方法分为两个部分：第一部分是对低分辨率遥感图像进行超模式斜采样，将结果进行向上采样到相应的高分辨率，得到基于超模式的高分辨率遥感模式，作为第二部分的输入。

第二部分则是根据上述信息，通过计算得到最终的高分辨率遥感图像。

在第一部分中，采用基于斜方向的超模式实现对低分辨率遥感图像的采样。

改进的马尔科夫随机场的遥感图像超分辨率复原算法

2017年第6期信息通信2017(总第 174 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS(Sum. No 174)改进的马尔科夫随机场的遥感图像超分辨率复原算法吉向敏h 2(1.鄂尔多斯应用技术学院电子信息工程系，内蒙古鄂尔多斯017000;2.哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨150001)摘要:针对原有使用马尔科夫随机场理论进行超分辨率图像复原，并结合遥感的图像特点,提出了将基于马尔科夫随机场的超分辨率算法应用在遥感的图像复原处理之中。

在原有算法的基础上进行改进，为了减少字典存储的训练图像块之间的冗余，采用随机选取训练图像块的方法，同时，通过迭代反投影算法改善图像块之间的拼接痕迹。

通过MATLAB 仿真，证明改进后的算法与原始算法比较，有更好的复原结果，图像细节能够更好地复原。

关键词:马尔科夫随机场；遥感图像；置信传播算法；迭代反投影算法中图分类号:TP 751.1 文献标识码:A 文章编号：1673-1131(2017)06-0001-03〇引言获取高分辨率遥感图像一直是遥感领域的一个重要课题，图像在经过遥感系统获取的过程中不可避免要受到很多因素的影响，比如系统噪声、欠采样、相对运动等，这些因素导致获取到的图像分辨率低。

从信号与系统的角度讲遥感成像系统相当于一个低通滤波器，信号在某个截止频率以上的信息被抑制。

为了消除那些不可避免的因素影响，引入超分辨率复原，即运用一定的算法提高图像质量，能够达到去模糊、去噪、提高空间分辨率的效果，最终恢复成像系统截止频率之外的有用高频信息。

国内外对于图像的超分辨率的复原研究最早在20世纪 80年代，很多研究者不仅仅在理论上已经证明出图像复原的可能性，而且提出了一些实用的方法来处理这个逆问题，在早期图像复原的方法中，包括非均勻内插算法、凸集投影法、迭代后投影法等均能在一定程度上复原图像，但效果均不理想，随后提出的方法包括统计学方法、小波域规整化法等复原效果进一步改善。

一种图像快速超分辨率复原方法

图 *! 选取不同! 值的复原效果
9! 基于模糊熵的快速 : ; < = 方法
! " #! 边缘信息提取首先必须提取图像的边缘信息 / 由于图像边缘点邻域内 !! 要在边缘区域和平滑区域定义不同的迭代步长 ! 的灰度分布和非边缘点邻域内的灰度分布不同 ! 即非边缘点的邻域内通常只有一种灰度分布 ! 而边缘点的邻域内灰度分布的差异较大 ! 所以根据灰度分布的邻域一致性对图像进行边缘检测 ! 并采用一种模糊熵测度来表征这种灰度分布的有序性 / 设<3 " # 其灰度级为 #! (! )表示所 7* ! 7!% > 3’ "! *! #8 * 1$ :*=:! 表示大小为 :* = :! 的数字图像 ! 有灰度值的集合 / 将图像中像素的灰度值归一化到 " # 区间 ! 以图像的灰度级为论域 ! 可以定义具有某种特 "! *
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* # # # ! # A?! $ 7* 5C" 7! 5D ) !" 1! ?! ) ) (=(C38 ! & & ( *# !D ( *# ! 8 38! 8 这里取?为窗口中心像素1! 由式 ! # 的数学特性可以看出 " 当窗口中的其他像素值和 1! 相 7* " 7!# ; ) 7* " 7!# 反之则较大 ; 那么对于平滑区域 " 窗口内像素值之间差距较小 " 反映为等或接近时 " B! 7* " 7!#为零或较小 "

遥感影像超分辨率处理方法与研究进展

区域治理前沿理论与策略遥感影像超分辨率处理方法与研究进展李艳蓓广西壮族自治区遥感信息测绘院，广西南宁 530000摘要：遥感影像是遥感技术的数据支撑和应用基础，已广泛应用于土地利用、灾害监测、军事侦察和工程建设规划等领域。

空间分辨率作为遥感卫星图像的一项重要技术指标，不可避免地受到传感器噪声、目标图像相对运动、光学系统像差和非理想采样等图像退化因素的影响。

为了弥补上述不足，提高遥感图像的分辨率，有两种方法：改进硬件设备和开发软件技术。

然而，利用硬件提高图像的空间分辨率存在着成本高、周期长、技术限制大等诸多局限性。

因此，遥感图像超分辨率重建技术应运而生，成为图像处理领域最活跃的研究方向之一。

关键词：遥感影像；超分辨率；处理方法；研究进展目前，遥感影像在土地利用、灾害监测等诸多领域得到了广泛的应用，但是传感器噪声、物像相对移动以及光学系统的像等因素较大程度上影响到遥感卫星影像的空间分辨率。

为了促使遥感影像分辨率得到提升，通常会从硬件和软件两个方面着手。

通过改进硬件，促使影像空间分辨率得到提升，这种途径需要较长的周期和较大的成本。

因此，逐渐出现了遥感影像超分辨率重建技术。

一、遥感影像超分处理流程总结遥感影像超分辨率问题的处理流程，其实现的主要步骤为：首先，若没有足够数量的低分辨率图像，需要先根据模拟图像退化模型，获取一序列的低分辨率实验图像；其次，对低分辨率图像进行亚像素级的匹配，完成运动估计，得到运动矩阵（运动矩阵、模糊矩阵和下采样矩阵）；再次，利用计算得到的运动参数，选定重建方法，进行影像重建；然后，将得到的高分辨率图像进行去模糊、去噪；最后，计算图像的评价指标，对重建效果进行量化评价。

二、遥感影像超分辨率处理技术及研究进展1图像退化模型研究发现，超分辨率重建技术主要是在转换模型的支持下，综合低分辨率图像序列的互补信息，进而将高分辨率图像重新构建起来。

在这个过程中，图像的清晰度会受到像差、失真等因素的不利影响，因此，就需要将图像退化模型技术运用过来。

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摘
要
超模式斜采样成像技术通过将两排探测器阵列倾斜成像提高相机空间分辨率。由于不满足香
农采样定理．图像中出现混叠。为了降低混叠对遥感图像超分辨复原的影响，文章提出了一种结合最佳倒易
晶胞的超分辨复原方法。方法根据超模式斜采样频域对偶网格建立相应的混叠模型．该通过权重函数衡量噪
ＢｔｔｏｓｏａｃｒｉｅｈｎｏｒｃｐｅａｄａｉｉｇｉｉｔｄｃｄＡＭＡ（ｘｍｍａｐｓｒｒｓｐｒｕｅｔｃｏｄｗｔｔａｎｎｐｉｉｌｎｌｓｒｕｅ．Ｐｍａｉｕｏｔｏ）ｕｅ— ｉｄｎｈｈＳｎａｎｓｎｏｅｉ
ＤＩ１．６／ｉｎ１０ — ５８０２０．９Ｏ：０３９．ｓ．９８１．１．１０９ｊｓ０２０
ＳｐｒＲｅｏｕｉｎＲｅｔｒｔｏｆＳｐｒｔｔｇＭｏｅＲｅｔｅｓｎｍａｅｕｅ－ｓｌｔｓｏａｉｎｏｕｅ－ｉｉｏｌｎｄｍｏｅＳｎｉｇＩｇ
低了超模式斜采样成像中混叠对复原的影响，获得了良好的超分辨复原效果。关键词超模式斜采样最佳倒易晶胞最大后验估计超分辨率遥感图像
文献标识码：Ａ文文章编号：０９８１（０２０ — ０００１０～５８２１）１０６ — ７中图分类号：Ｐ５．Ｔ７１１
ｒｓｌｔｏｅｔｒｔｏｓｎｐｔｌｒｃｐｏａｅｌｉｒｐｓｄｔｅｕｃｌａｉｇＦｉｓ，ｌａｉｓｍｏｅｅｔｕａｅｏｕｉｎｒｓｏａｉｎｕｉｇｏｉｅｉｒｃｌｃｌｓｐｏｏｅｏｒｄｅａｉｓｎ．ｒｔａｉｓｎｇｉｄｌｄｗｉｈｄｌｍａ
航天返回与遥感
ＳＡＣＣｎ ’ ＣＶＥＰＥＲＡＲＥＯＲＹ＆ＲＥＭＯＥＳＮＳＮＧＴＥＩ
第３３卷第１期
２１年００２２月
超模式斜采样遥感图像超分辨复原方法
王静周峰ｚ潘瑜夏德深
（１南京理工大学计算机科学与技术学院，南京２０９）１０４（２北京空间机电研究所，北京１０７）００６
ｇｉｎｆｅｕｎｙｄｍａｎＴｅｏｔｌｒｃｐｏａｅｌｗｔｅｓｎｉｎｅｓａｉｓｉｏｔｉｅｙｌｔｇｔｅｒｉｒｑｅｃｏｉ．ｈｐｉｅｉｒｃｌｃｌｉｌｓｏｓａｄｌｓｌｓｂａｎｄｂｉｉｈｄｍａｈｅａｍｉｎ
ＷＡＮＧｉｇＺＪｎＨＯＵＦｎＰＸＩＤｅｈｎｅｇＡＮＹｕＡｓｅ
（ｈｃｏｌｆｏｐｔｒｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＮｎｉｎｖｒｔｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ａｊｇ２０９，ｈｎ）１ＴｅＳｈｏｏｍｕｅｉｃｎｅｈｏｇ，ａｊｇＵｉｓｙｆｉｃｎｅｈｏｏｙＮｎｉ１０４ＣｉａＣＳｅｏｎｅｉＳｅｎ
（ｅｉｇＩｓｔｔｏｐｃｃａｉ２ＢｉｎｔｕｅｆａｅＭｅｈｎｃｊｎｉＳｓ＆ＥｅｔｃｙＢｉｎ００６Ｃｉａｌｃｉｔ，ｅｉｇ１０７，ｈｎ）ｒｉｊ
ＡｂｔａｔＳｐｒｔｔｇｍｏｅｉｒｖｓｔｅｓａｉｌｅｏｕｉｎｂｏａｉｇｔｅｔｏｄｄｃｔｄａｒｙｙａｄｇｅ．ｓｒｃｕｅ — ｉｉｄｌｎｍｐｏｅｐｔｓｌｔｙｒｔｔｅｉａｅｒａｓｂｅｒｅｈａｒｏｎｈｗ
ｒｃｐｏａｃｌｗｔａｗｉｔｕｃｉ．ｈｕｅ－Ｆ（ａｋｖｒｎｏｅｄｐｉｓｄｉｅｕｅ－ｅｏｕｉｎｅｉｒｃｌｅｉｅｇｎｔｎＴｅｂｒＭＲｍｒｏｄｍｆｌ）ｒｒｓｅｔｐｒｒｓｌｔｌｈｈｆｏＨａｉｏｉｕｎｈｓｏ
声和混叠在频谱中的分布，得到噪声、混叠最小最佳倒易晶胞；并基于ＨｂｒＦＭａｏＲｎｏｉｄ图ｕｅＭＲ（ｒｖａｄｍＦｅ） — ｋｌ像先验模型建立了耦合最佳倒易晶胞的ＭＡ（ｘｕＰｓｒｒ超分辨复原模型。实验表明，ＰＭａｉｍａｏｔｉ）ｍｅｏ该方法降