基于高低分辨影像字典学习的稀疏超分辨重建
遥感成像的超分辨重建对于提高遥感对象识别成功率非常重要,但在图像重建中会出现样本训练需求量大,从而影响算法效率及重建分辨率等问题.对此,提出单一遥感图像的高低分辨影像字典学习超分辨重建算法.首先,基于现有高分辨遥感影像,经过预处理操作获得具有高低分辨特征的样本训练集;其次,设计稀疏字典联合学习训练方式,并对具有高低分辨特征的样本训练集进行处理,进而获得高低分辨稀疏字典;最后,基于获取的高低分辨稀疏字典对高分辨遥感影像进行重建,并对所设计算法进行复杂度分析.仿真对比显示,该算法对于字典训练样本需求量较少,并可获得较好的重建效果.
高低分辨影像、字典学习、稀疏、超分辨重建、遥感影像
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TP391(计算技术、计算机技术)
2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
505-510
