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自相似性和边缘保持分解的超分辨率重建算法

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针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法.首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初始重建结果;然后,为进一步增加不同尺度的边缘信息,采用加权最小二乘法对初始重建结果进行多尺度边缘保持分解,并对分解的细节层进行加权线性组合;最后,通过优化计算,得到融合多尺度边缘、细节信息及局部相似性特征的超分辨率重建图像.利用多组仿真和遥感卫星图像进行对比试验.结果表明,该方法可有效提升遥感图像的边缘信息和细节信息.
Super-resolution reconstruction method based on self-similarity and edge-preserving decomposition

郑艳、何欢、卜丽静、金鑫

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广东工贸职业技术学院测绘遥感信息学院,广东 广州510510

辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁 阜新123000

湘潭大学自动化与电子信息学院,湖南 湘潭411100

北京城建勘测设计研究院有限责任公司,北京100101

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自相似性 边缘保持分解 超分辨率重建 细节信息

国家自然科学基金青年科学基金广东省教育厅2021年度广东省普通高等学校特色创新类项目

418012942021KTSCX207

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(7)
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