【摘 要】
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为了进一步提高遥感图像超分辨效果,提高超分辨重建速度。针对以往稀疏超分辨算法中更容易丢失边缘信息和引入噪声的问题,本文改进了特征提取算子,以对称近邻滤波(SNN)代替高
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61601174);黑龙江省博士后科研启动金项目资助(No.LBHQ17150);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(No.2012TD007);黑龙江省省属高等学校基本科研业务费基础研究项目资助(No.KJCXZD201703);黑龙江省自然科学基金资助项目(No.F2018026)
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为了进一步提高遥感图像超分辨效果,提高超分辨重建速度。针对以往稀疏超分辨算法中更容易丢失边缘信息和引入噪声的问题,本文改进了特征提取算子,以对称近邻滤波(SNN)代替高斯滤波,重点解决特征空间中的字典学习问题。首先,根据遥感图像退化模型生成训练样本图像,并分别对高、低分辨率遥感图像进行7×7分块,生成字典训练样本。然后,建立连接高、低分辨率图像空间的双参数联合稀疏字典,将字典学习过程中的稀疏系数分解为系数权值和字典原子的乘积,依据字典原子指标训练和更新字典,得到高低分辨率联合字典映射矩阵。最后,
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