基于稀疏表示的遥感图像超分辨重建

论文摘要

为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和二阶梯度滤波算子进行改进,在有效提取低分辨率图像边缘特征的同时,减少噪声干扰。利用遥感图像库训练得到高、低分辨率图像块字典,再应用低分辨率图像块及其字典求出稀疏表示系数。高、低分辨率图像块具有相同的稀疏表示系数,可根据已求的稀疏表示系数得出超分辨重建图像。实验结果表明,改进算法的超分辨重建效果的客观评价指标,比以往稀疏表示超分辨方法有很大提高,峰值信噪比提高近0.24 dB,均方根误差降低近0.15。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄鑫,朱福珍,王成全,巫红

关键词: 稀疏表示,图像超分辨率,字典训练,特征提取

来源: 黑龙江大学自然科学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 黑龙江大学电子工程学院,黑龙江东方学院计算机科学与电气工程学部

基金: 国家自然科学基金资助项目(61601174),黑龙江省博士后科研启动基金项目(LBH-Q17150),黑龙江省普通高等学校电子工程重点实验室(黑龙江大学)开放课题资助及省高校科技创新团队资助项目(2012TD007),黑龙江省省属高等学校基本科研业务费基础研究项目(KJCXZD201703),黑龙江省自然科学基金资助项目(F2018026),黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划项目(UNPYSCT-2018012)

分类号: TP751

DOI: 10.13482/j.issn1001-7011.2019.05.004

页码: 618-623

总页数: 6

文件大小: 1469K

下载量: 178

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标签：稀疏表示论文;  图像超分辨率论文;  字典训练论文;  特征提取论文;