在遙感衛(wèi)星不斷小型化商業(yè)化的進程中,應(yīng)用信息處理技術(shù)提高動態(tài)序列遙感數(shù)據(jù)的分辨率是十分具有實用意義和研究價值的。因此遙感圖像超分辨重建技術(shù)受到了廣泛注意,并且近些年有了很多研究進展。超分辨技術(shù)中序列重建算法是遙感圖像的主流研究內(nèi)容,再加上近幾年機器學(xué)習(xí)的熱潮使基于學(xué)習(xí)的超分辨算法也有了一定的發(fā)展。論文主要針對動態(tài)序列遙感圖像,系統(tǒng)地分析了其分辨率放大極限、預(yù)處理算法、在超分辨算法中的特性以及評價標(biāo)準和分辨率放大倍數(shù)（RM）估算方法,并結(jié)合重建和學(xué)習(xí)算法對其進行全面研究。論文首先說明了課題背景和研究意義,調(diào)研了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并總結(jié)了動態(tài)序列遙感圖像超分辨重建技術(shù)的發(fā)展趨勢;而后闡述了遙感圖像成像和退化過程,論述了圖像超分辨重建的理論依據(jù),分別分析了基于重建和學(xué)習(xí)的超分辨算法對序列遙感圖像的適用性,總結(jié)了超分辨圖像質(zhì)量評價標(biāo)準,改進了基于目標(biāo)識別的分辨率放大倍數(shù)估算方法;接著就遙感圖像放大極限進行了分析計算,明確了低分辨率（LR）圖像數(shù)量、質(zhì)量和亞像素位移的選擇方法;隨后針對質(zhì)量較差的遙感圖像研究了預(yù)處理去噪方法,并詳細分析了重建和去噪順序問題;接著總結(jié)了亞像素點檢測方法,提出了可以還原... 

【文章來源】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院西安光學(xué)精密機械研究所)陜西省

【文章頁數(shù)】：175 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

遙感圖像退化過程示意圖

動態(tài)序列遙感圖像超分辨重建17特征分為基于形變的降質(zhì)模型和基于運動模糊的降質(zhì)模型�；谛巫兊慕蒂|(zhì)模型符合以下兩種情況：一是當(dāng)攝像機的模糊因素以高斯、散焦等為主，而非運動模糊為主；二是成像過程中，模糊降質(zhì)因素出現(xiàn)在形變過程之后，則采用基于幾何形變的模型更符合實際物理成像順序。其理想高分辨率圖像首先經(jīng)過幾何形變再依次經(jīng)過模糊、降采樣過程，并加上噪聲污染，模型如圖2.2所示：圖2.2基于形變的多幅圖像降質(zhì)模型Figure2.2Modelofmultipleimagequalityreductionbasedondeformation其對應(yīng)的數(shù)學(xué)表達式矩陣形式為：1111122222kkkkkYDBWNYDBWNXYDBWN=+（2.5）其中，X為高分辨率圖像，Yk為生成的低分辨率圖像�；谶\動模糊的降質(zhì)觀測模型與基于形變的降質(zhì)模型不同之處在于運動模糊占模糊因素的主導(dǎo)方面，當(dāng)成像具有如下特點時，采用基于運動模糊的模型來模擬成像過程：運動模糊占模糊因素的主導(dǎo)地位；成像中的模糊降質(zhì)因素出現(xiàn)在形變之前，使得采用基于運動模糊的模型更符合實際物理成像過程；運動估計參數(shù)必須從低分辨率影像序列中得到，使用基于形變的模型會帶來系統(tǒng)誤差。因此設(shè)定高分辨率圖像首先經(jīng)退過運動模糊降質(zhì)，再依次經(jīng)過幾何形變、降采樣和加性噪聲等降質(zhì)過程，最后得到低分辨率圖像，其模型如圖2.3所示：

動態(tài)序列遙感圖像超分辨率重建技術(shù)研究18圖2.3基于運動模糊的多幅圖像降質(zhì)模型Fighre2.3Modelofmultipleimagequalityreductionbasedonmotionblur其對應(yīng)的數(shù)學(xué)表達式矩陣形式為：1111122222kkkkkYDWBNYDWBNXYDWBN=+衪（2.6）其中，X為高分辨率圖像，Yk為生成的低分辨率圖像。遙感圖像成像模型雖然帶有下標(biāo)，當(dāng)為單幅圖像超分辨時i取1即可，因此，它覆蓋了單幅、多幅超分辨重建的退化模型，雖然不同方法的理論依據(jù)不同，但是LR圖片的退化過程是相似的，這是尤為重要的先驗知識。在面陣序列遙感圖像的應(yīng)用中，由于曝光時間短，且衛(wèi)星軌道方向的運動一般被補償裝置抑制，相機自身的抖動普遍被控制在一個像素內(nèi)[102]，所以運動模糊不占主要因素。而動態(tài)遙感成像系統(tǒng)具有靈活的探測能力，可以隨時調(diào)整成像姿態(tài)，在凝視過程中為了保持對同一場景成像往往需要不同姿態(tài)，表現(xiàn)在圖像上就是投影形變。綜上所述，基于形變的退化模型更適用于動態(tài)序列遙感圖像，低分辨率圖像是由理想高分辨率圖像首先經(jīng)過投影形變，再依次經(jīng)過模糊、降采樣和加性噪聲得到。2.1.3動態(tài)序列遙感圖像超分辨重建的理論依據(jù)從圖像成像模型的數(shù)學(xué)表達式（2.5）可以看出我們要求解的HR圖像X是表達式的初始狀態(tài)信息，而LR圖像反而是表達式的結(jié)果，這種求解問題是典型的反問題。反問題是相對于“正問題”而言的。在數(shù)學(xué)物理問題中，給定了描述問題的數(shù)學(xué)方程、初始條件和邊界條件就可以求解方程，獲取被研究對象的過程和狀態(tài)的數(shù)學(xué)或數(shù)值描述，這類問題稱為正問題。反之，若根據(jù)被研究

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博士論文
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本文編號：3312475