【摘 要】
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为获取地物信息更丰富、空间分辨率更高的遥感图像,提出了一种改进的稀疏表示遥感图像超分辨重建算法。对遥感图像预处理,得到所需训练样本图像;利用字典学习算法进行学习,得
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61601174);黑龙江省博士后科研启动金项目(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;省高校科技创新团队资助(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)
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为获取地物信息更丰富、空间分辨率更高的遥感图像,提出了一种改进的稀疏表示遥感图像超分辨重建算法。对遥感图像预处理,得到所需训练样本图像;利用字典学习算法进行学习,得到遥感图像结构相似的高低分辨率字典对;对图像特征块进行稀疏表示时,采用改进的自适应滤波方法进行特征提取,同时引入均值滤波法改进超分辨重建迭代计算。实验结果表明,改进后的稀疏表示超分辨方法,有效地避免了重建图像边缘信息的丢失,获取了较好的超分辨重建效果。与当前最先进的稀疏表示超分辨算法相比,主观视觉上纹理细节信息更丰富,客观评价指标峰值信噪比提高
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