航空遙感以其靈活機(jī)動(dòng)且應(yīng)用范圍廣泛而受到人們的廣泛關(guān)注。在軍事斗爭(zhēng)領(lǐng)域機(jī)載光電平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)偵查目標(biāo)的遠(yuǎn)距離偵查遙感,既可以單獨(dú)對(duì)敵進(jìn)行偵查打擊也可以配合衛(wèi)星、雷達(dá)進(jìn)行進(jìn)一步偵查。在民用生產(chǎn)領(lǐng)域,無論是水體污染、森林草原火災(zāi)或者病蟲害、無人機(jī)航拍等,航空遙感都發(fā)揮了越來越重要作用。但受載荷質(zhì)量限制,成像系統(tǒng)往往無法采用成像效果好的設(shè)備。我們希望通過圖像超分辨技術(shù)提升圖像的空間分辨率。為此,我們針對(duì)航空遙感這個(gè)場(chǎng)景,提出一套集合配準(zhǔn)、超分辨的超分辨重建系統(tǒng)。主要內(nèi)容如下:1.提出并分析了航空遙感的降質(zhì)因素。介紹了成像系統(tǒng)與航空遙感的降質(zhì)模型,分析圖像退化與降質(zhì)的主要原因,分析降質(zhì)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)。主要包括成像的光學(xué)成像點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù),運(yùn)動(dòng)模糊問題,航空遙感的傾角問題。分析航空成像系統(tǒng)降質(zhì)模型可以分析圖像退化,這有利于圖像的配準(zhǔn)和后續(xù)的超分辨重建。2.針對(duì)超分辨重建所需要的亞像素配準(zhǔn),采用通過泰勒函數(shù)的最優(yōu)化方法來進(jìn)行亞像素配準(zhǔn)。分析亞像素配準(zhǔn)的三種方法,插值放大方法,頻域配準(zhǔn)方法,和基于泰勒函數(shù)的最優(yōu)化方法。最優(yōu)優(yōu)化方法,通過泰勒函數(shù)二階展開來實(shí)現(xiàn)亞像素配準(zhǔn),計(jì)算復(fù)雜度合理,算法原理簡(jiǎn)單明確。... 

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的背景與意義
    1.2 超分辨變重構(gòu)的技術(shù)
    1.3 超分辨成像技術(shù)的發(fā)展方向簡(jiǎn)介
        1.3.1 基于多幀重建的方法
        1.3.2 基于單幀稀疏字典超分辨重建方法
        1.3.3 基于深度學(xué)習(xí)的超分辨方法
    1.4 論文概述及章節(jié)安排
第2章 圖像的降質(zhì)模型
    2.1 成像的基本降質(zhì)模型
        2.1.1 空間分辨率
        2.1.2 光學(xué)系統(tǒng)的分辨率
        2.1.3 點(diǎn)擴(kuò)散(PSF)函數(shù)模型
    2.2 遙感圖像的降質(zhì)模型
    2.3 進(jìn)一步的降質(zhì)模型及數(shù)學(xué)表示
        2.3.1 大氣衍射降質(zhì)模型
        2.3.2 運(yùn)動(dòng)模糊降質(zhì)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 多幀超分辨方法
    3.1 圖像超分辨率重建原理
    3.2 圖像超分辨率重建的變換域方法
        3.2.1 基于傅立葉變換的頻率重建法
        3.2.2 基于離散余弦變換的頻率重建法
    3.3 圖像超分辨率重建的空域方法
        3.3.1 融合-復(fù)原法
        3.3.2 統(tǒng)計(jì)方法
        3.3.3 基于集合理論的重建方法
    3.4 本章小結(jié)
第4章 序列圖像配準(zhǔn)問題
    4.1 圖像配準(zhǔn)的定義
    4.2 亞像素配準(zhǔn)方法簡(jiǎn)介
        4.2.1 基于變換域的算法
        4.2.2 梯度法配準(zhǔn)
    4.3 亞像素配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)
    4.4 總結(jié)評(píng)價(jià)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于MAP的超分辨率重建
    5.1 最大后驗(yàn)概率估計(jì)原理
    5.2 馬爾科夫場(chǎng)與先驗(yàn)?zāi)Ｐ?br>    5.3 基于MAP的超分辨率重建算法
        5.3.1 成像物理模型與觀察模型
        5.3.2 投影MAP算法
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]遙感圖像的MAP超分辨重建[J]. 劉濤,錢鋒,張葆.  液晶與顯示. 2018(10)
[2]“翼龍”Ⅱ首飛成功,中國(guó)無人機(jī)家族再添猛將[J]. 袁合一.  科學(xué)啟蒙. 2017(07)
[3]稀疏表示下的噪聲圖像超分辨率重構(gòu)[J]. 韓玉蘭,趙永平,王啟松,陳欣欣,王曉飛.  光學(xué)精密工程. 2017(06)
[4]基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率復(fù)原研究進(jìn)展[J]. 孫旭,李曉光,李嘉鋒,卓力.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(05)
[5]基于結(jié)構(gòu)自適應(yīng)歸一化卷積的超分辨率紅外圖像重建[J]. 譚周燚,黃自力,王雪梅,黃正中,陳立.  電子技術(shù). 2017(02)
[6]基于超分辨率重建的亞像素圖像配準(zhǔn)[J]. 李方彪,何昕,魏仲慧,馬鑫.  光學(xué)精密工程. 2017(02)
[7]基于LuGre模型的航空光電穩(wěn)定平臺(tái)的摩擦力矩補(bǔ)償[J]. 晉超瓊,張葆,李賢濤,申帥,朱楓.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(30)
[8]遠(yuǎn)距離多波段紅外圖像融合系統(tǒng)及配準(zhǔn)方法[J]. 李英杰,張俊舉,常本康,錢蕓生,劉磊.  紅外與激光工程. 2016(05)
[9]領(lǐng)航中國(guó)無人機(jī)“瞰世界”[J]. 泉琳.  科學(xué)新聞. 2016(02)
[10]曲面擬合法和梯度法相結(jié)合的圖像亞像素配準(zhǔn)算法[J]. 劉紅亮,陳維義,許中勝.  國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(05)

博士論文
[1]基于多幀影像的航空超分辨成像技術(shù)研究[D]. 穆紹碩.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2017

碩士論文
[1]基于稀疏字典學(xué)習(xí)的圖像超分辨率研究[D]. 楊維國(guó).山東師范大學(xué) 2018
[2]基于稀疏表示的視頻超分辨率技術(shù)研究[D]. 姚翠.電子科技大學(xué) 2018
[3]基于稀疏表示的單幅圖像超分辨率重建[D]. 朱林華.重慶郵電大學(xué) 2017
[4]基于MAP算法的圖像超分辨率重構(gòu)技術(shù)研究[D]. 劉雪婷.山東大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3663011