本文選題：遙感圖像　切入點(diǎn)：圖像復(fù)原　出處：《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：遙感圖像作為一類重要的信息源,大大擴(kuò)展了人們的觀察視野,但是,在成像和傳輸過(guò)程中,不可避免地會(huì)產(chǎn)生噪聲、模糊等退化現(xiàn)象。要更好地實(shí)現(xiàn)遙感的應(yīng)用,必須對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原處理。分析和構(gòu)建圖像統(tǒng)計(jì)特性模型是圖像復(fù)原的重要基礎(chǔ)工作。目前已有了一些通用的圖像復(fù)原方法,但在遙感圖像復(fù)原方法方面還不盡人意。如何結(jié)合遙感圖像的特點(diǎn),充分利用圖像統(tǒng)計(jì)特性的先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建有力的圖像復(fù)原方法仍是有待深入研究的問(wèn)題。論文回顧了現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)特性建模方法;論證了基于圖像塊的先驗(yàn)知識(shí)具有很好的描述局部特征、易于獲得和運(yùn)用等優(yōu)點(diǎn);并介紹了新近出現(xiàn)的基于圖像塊先驗(yàn)知識(shí)的EPLL(Expected Patch Log Likelihood)圖像復(fù)原方法。本論文深入研究了將EPLL方法用于高分辨率光學(xué)遙感圖像的復(fù)原,以實(shí)現(xiàn)在提高圖像整體質(zhì)量的同時(shí)保護(hù)局部細(xì)節(jié)的目的。首先,論文研究和實(shí)現(xiàn)了將基于圖像塊外部統(tǒng)計(jì)特性的EPLL方法應(yīng)用于遙感圖像的復(fù)原方法。算法對(duì)高分辨率可見(jiàn)光遙感圖像的去噪和去模糊的復(fù)原效果,優(yōu)于目前公認(rèn)的性能優(yōu)異的BM3D(Block-Matching and 3D filtering)方法。其后,論文提出了一種分場(chǎng)景圖像塊統(tǒng)計(jì)特性的EPLL遙感圖像復(fù)原方法。針對(duì)不同場(chǎng)景遙感圖像具有不同統(tǒng)計(jì)特性參數(shù)的情況,將遙感圖像按場(chǎng)景分類,分別構(gòu)建不同場(chǎng)景圖像塊的外部統(tǒng)計(jì)特性模型。由于充分考慮到不同類別場(chǎng)景遙感圖像塊統(tǒng)計(jì)特性之間存在的差異,該方法取得了比不考慮場(chǎng)景類別的EPLL算法更好的圖像復(fù)原效果。然后,論文提出了組合外部與內(nèi)部圖像塊統(tǒng)計(jì)特性的EPLL遙感圖像復(fù)原方法;研究了其模型構(gòu)建、模型實(shí)現(xiàn)和模型推斷等算法。由于在利用圖像塊外部統(tǒng)計(jì)特性的同時(shí),又考慮了待復(fù)原圖像的內(nèi)部統(tǒng)計(jì)特性,提高了遙感圖像復(fù)原性能和圖像復(fù)原方法對(duì)不同時(shí)段與不同外部環(huán)境的自適應(yīng)能力。最后,論文總結(jié)了研究的不足之處,提出了進(jìn)一步研究的方向。
[Abstract]:This paper presents an EPLL remote sensing image restoration method based on image block statistical characteristics .

【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP751
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本文編號(hào)：1716842