多尺度压缩感知框架下的遥感图像超分辨率重建

• 作者: 孙权森 陈伟业
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像 超分辨率重建 多尺度 压缩感知
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 39-47
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6222字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2017.01.007

摘要

传统的基于压缩感知的超分辨率重建算法将图像看作单尺度,并没有考虑不同尺度的图像块可能包含不同的判别信息.为了有效利用遥感图像的尺度特性,提出了一种多尺度压缩感知框架下的遥感图像超分辨率重建算法.首先通过图像块聚类构建多尺度训练样本集,接着运用Fisher判别准则学习包含遥感图像类别信息的判别字典,然后根据压缩感知中测量矩阵的构造方式估计低分辨率图像的获取过程,最后结合判别字典依次重建多尺度模式下的各子区域图像.实验结果证明了将多尺度压缩感知引入图像超分辨率重建的有效性,提出的算法在视觉效果和评价指标上均优于现有的几种算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙权森	南京理工大学计算机科学与工程学院	112	1385	19.0	32.0
2	陈伟业	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	5	1.0	2.0