遥感图像的MAP超分辨重建
遥感根本目的就是获得清晰的高空间分辨率的图像,从而可以进一步地分析处理.为了在遥感测量中获得更高空间分辨率、更高信噪比、更清晰的图像,本文对图像处理领域超分辨算法进行了研究.建立了一套拟合模拟现实的成像系统模型,在这种模型的基础之上,利用最大后验概率系统理论,讨论了现实情况中的运动模糊,噪声等情况,改进了MAP超分辨算法.实验结果表明:使用本文改进的基于MAP理论的Markov随机场约束的多帧超分辨重建算法,可以较好提高超分辨效果,与三次立方插值方法相比,PSNR至少提高约5.1 dB左右,与未改进的MAP方法相比,PSNR提高约0.2 dB左右.本文提出了动态的先验约束方法,给约束函数添加与迭代次数相关的约束项,该改进创新可以加快收敛并且更加逼近真实图像,实验表明该方法收敛速度更快,约束效果良好,更适合实际应用.
最大后验概率原理、超分辨率重建、遥感图像、马尔科夫随机场、动态约束、规整项
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TP394.1;TH691.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61705225
2019-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
884-892
