[發明專利]基于分形的超分辨率遙感影像的重建算法

無效

• 申請號: 201210247532.6
• 申請日: 2012-07-17
• 公開（公告）號: CN102819829A
• 公開（公告）日: 2012-12-12
• 發明（設計）人: 胡茂桂;王勁峰;趙豫
• 申請（專利權）人: 中國科學院地理科學與資源研究所
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 賈玉忠;成金玉

技術領域

本發明屬于地理信息科學技術領域，以單幅遙感影像為主要研究對象，對其進行超分辨率重建研究，在保持遙感影像原始特征的條件下，從已有的低空間分辨率影像重建出具有高空間分辨率的遙感影像，使得生成的結果影像具有高于輸入影像的空間分辨率。

背景技術

如何從低空間分辨率影像中獲取更高空間分辨率的有用信息是超分辨率影像重建研究的重要問題。超分辨率影像重建可以定義為一種經分析和處理從一幅或多幅低空間分辨率影像中生成更高空間分辨率影像的方法，輸出影像不僅在空間分辨率高于輸入影像，而且其信息量高于任何輸入的單幅影像。目前，對遙感影像進行超分辨率重建的理論和方法可以分為兩個主要方向：第一種是基于重構和學習的超分辨率理論和方法。第二種是基于混合像元分解的超分辨率理論和方法。在超分辨率技術提出和發展的初期，大多數研究工作都是針對基于單幅影像展開。由于單幅低分辨率影像信息的有限性，在實際應用中取得的效果不是很理想，于是基于序列和多幅影像的超分辨率重建算法被提了出來?；诙喾跋竦某直媛史椒ㄌ崛×瞬煌跋裰g的互補信息，可以獲得比單幅影像重建更好的效果，但是，在許多實際的應用中，獲取同一場景的多幅影像是非常困難的，甚至是不可能的。所以，從單幅影像重建出高分辨率影像具有十分重要的價值和意義。

分形理論是描述無秩序、不穩定、自然的現象的一種有效方法。從Mandelbrot于20世紀70年代提出了分形理論后，該理論很快地被應用到各個領域中，它不僅能夠描述與尺度無關的很多的自然地物，而且能夠跨尺度地對復雜現象進行直截而又恰當的描述，并可對其進行定量化(Mandelbrot,1967)。分形編碼方法最早是Barnsley等根據迭代函數系統（Iterated?Function?System，IFS）理論提出的一種圖像壓縮方法(Barnsley?and?Sloan,1988)。由于其在實際應用中較難實現，Jacquin對其進行了改進，提出了針對灰度圖像的分塊迭代函數系統（Partition?Iterated?Function?System,PIFS），將圖像分割成很多小的塊后再處理和計算(Jacquin,1992)。自相似性和自仿射性是對目標圖像進行分形編碼的重要前提條件。目前，人們已經廣泛認識到自然界的很多景觀和圖像都具有分形/多重分形特征，如浮云，山脈，植物的葉子等，這些自然現象所呈現的圖像中存在著大量自相似信息（存在于不同的尺度之間）。利用分形編碼方法可有效地挖掘遙感影像中存在的分形特征，為超分辨率重建提供基礎。

發明內容

本發明提出了一種基于分形的超分辨率遙感影像的重建方法，該方法可以不需要輸入其他先驗知識或者數據。

在不考慮運動、扭曲等復雜條件下，空間分辨率降低的影像與原始高分辨率影像之間的關系可以描述為如下形式：

L=H⊗s+e---(1)]]>

其中，L是低分辨率影像；H是高分辨率的影像；s是尺度信息傳遞函數（Information?Transfer?Function,ITF），表示在不同尺度之間信息是如果被傳遞的，即表達了在分辨率降低時信息是如何被保存和損失的；表示乘積算子；e是隨機誤差。假設s和e是已知的或者可以被估計出來，那么，超分辨率重建問題可以表述為：在已知L、s和e條件下，如何從式（1）中求出H。對一幅任意的影像L，即使在相同的s和e條件下，可以找到很多的H滿足式（1）的H。但是，如果研究的對象具有分形特性，即它的部分與整體以及不同尺度之間都存在自相似性或自放射性，那么根據分形的性質就可以確定滿足條件的H是唯一的，這就意味著影像部分與整體之間的相似性和仿射性存在于不同尺度之間（附圖1）。

基于分形的超分辨率影像重建方法過程如附圖2所示。在對影像進行超分辨率重建之前，需要正確地計算或者估計出其分形特征，然后估算影像的AWGN（Additive?White?Noise，加性高斯白噪聲）參數e和尺度信息傳遞函數s。最后，在分形編碼過程中降噪、尺度下推來完成SR影像的重建。