【摘要】：遙感成像的超分辨重建對于提高遙感對象識別成功率非常重要,但在圖像重建中會出現(xiàn)樣本訓(xùn)練需求量大,從而影響算法效率及重建分辨率等問題。對此,提出單一遙感圖像的高低分辨影像字典學(xué)習(xí)超分辨重建算法。首先,基于現(xiàn)有高分辨遙感影像,經(jīng)過預(yù)處理操作獲得具有高低分辨特征的樣本訓(xùn)練集;其次,設(shè)計稀疏字典聯(lián)合學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式,并對具有高低分辨特征的樣本訓(xùn)練集進行處理,進而獲得高低分辨稀疏字典;最后,基于荻取的高低分辨稀疏字典對高分辨遙感影像進行重建,并對所設(shè)計算法進行復(fù)雜度分析。仿真對比顯示,該算法對于字典訓(xùn)練樣本需求量較少,并可獲得較好的重建效果。
[Abstract]:The super-resolution reconstruction of remote sensing image is very important to improve the success rate of remote sensing object recognition, but in the image reconstruction, there will be a large demand for sample training, which will affect the algorithm efficiency and reconstruction resolution. To solve this problem, a high resolution image dictionary learning algorithm for single remote sensing image is proposed. Firstly, based on the existing high-resolution remote sensing images, a sample training set with high-resolution characteristics is obtained by pre-processing. Secondly, a sparse dictionary joint learning training method is designed. The sample training set with high and low resolution characteristics is processed, and then the high resolution sparse dictionary is obtained. Finally, the high resolution remote sensing image is reconstructed based on the high resolution sparse dictionary. The complexity of the proposed algorithm is analyzed. The simulation results show that the algorithm has less requirement for dictionary training samples and better reconstruction effect.
【作者單位】： 河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)計算機中心;燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】：TP751

【參考文獻】

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【共引文獻】

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