本文選題：超分辨率重建　切入點：稀疏編碼　出處：《遙感信息》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對現(xiàn)有的超分辨率重建算法存在重建效果不夠理想以及算法效率低下的問題,提出了一種利用稀疏編碼的超分辨率重建算法,利用遙感圖像在特定字典下具有稀疏性,通過學(xué)習(xí)遙感圖像集獲取的字典,在已有遙感影像的基礎(chǔ)上獲取更高分辨率的影像,從而便于影像視覺解譯和信息提取。所提出方法建立了高低分辨率影像塊稀疏系數(shù)間的非線性映射關(guān)系,極大地減少了字典模型的冗余和誤差,提高了重建的效率。實驗表明,該算法不僅在信噪比值和結(jié)構(gòu)相似性值優(yōu)于其他算法,還提高了算法效率。
[Abstract]:Aiming at the problem that the existing super-resolution reconstruction algorithm is not good enough and the algorithm is inefficient, a super-resolution reconstruction algorithm using sparse coding is proposed, which makes use of remote sensing images to be sparse in specific dictionaries. By studying the dictionary of remote sensing image set, we can obtain higher resolution image on the basis of existing remote sensing image. The proposed method establishes the nonlinear mapping relationship between sparse coefficients of high and low resolution images, greatly reduces the redundancy and error of dictionary model, and improves the efficiency of reconstruction. This algorithm not only outperforms other algorithms in signal-to-noise ratio (SNR) and structural similarity, but also improves the efficiency of the algorithm.
【作者單位】： 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所“一三五規(guī)劃”項目(Y3ZZ07101A)
【分類號】：TP751

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1626294