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遥感高光谱图像(HSI)凭借其丰富的光谱信息被广泛地应用于军事、农业、地质等领域。然而,HSI成像因其成本高、传输难等问题限制了其应用规模。通过光谱超分辨(SSR)方法,可以实现输入高分辨率红绿蓝(RGB)图像生成相应的高光谱图像,有效地解决了HSI成本高与传输难的问题。但是,已有的SSR方法对于图像的空间特征提取与光谱之间的相关性关注仍有所不足。针对上述问题,本文提出了一种多尺度空谱特征提取方法,并在SSR领域引入组归一化(GN)方法,关注相邻光谱之间的相关性。同时,还借助条件生成对抗网络进一步优化网络的参数,提升生成图像的真实性,并在DFC2018 Houston数据集上进行实验。结果表明:本文提出的方法可以实现精准的高光谱图像重建,重建的高光谱图像相比当前先进的主流方法性能均明显提高,其中相比CanNet方法,均方根误差下降了48.3%,平均峰值信噪比上升了20.7%。 相似文献
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提升合成孔径雷达(SAR)图像质量以增强其可判读性,一直是SAR图像处理中的关键问题。近年来,深度学习在光学图像处理中取得显著的成功,并逐步应用到SAR图像质量提升领域。对深度学习在SAR图像质量提升中的关键应用进行综述,对深度学习在SAR图像质量提升中采用的典型网络进行了介绍,并从SAR图像旁瓣抑制、超分辨(SR)处理和图像融合3个方面对深度学习的应用进行阐述。最后,分析与探讨了基于深度学习的SAR图像质量提升中的关键问题及进一步研究方向。 相似文献
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基于AR模型参数双谱估计的超分辨ISAR成像 总被引:2,自引:0,他引:2
利用双谱分析方法,用非高斯AR模型对雷达目标回波信号进行参数化双谱估计,并在此基础上对数据进行外推处理,然后对数据进行ISAR成像。仿真和实测数据实验表明,本文的处理方法比传统的ISAR成像分辨力有明显的提高,且运算量不大,满足ISAR的实时或者准实时成像要求。 相似文献
为实现有效载荷具备上载软件在轨定义多功能、软件可控多功能、参数可重构的软件定义微纳卫星需求,需要突破传统卫星平台和传统光学相机的设计局限,开展基于微纳卫星的软件定义下新型计算光学成像载荷技术研究。充分考虑有效载荷的软件和硬件两者之间联合设计可能存在的发展空间,分析了亚像元信息、卫星平台参数、光学系统参数、探测器参数、噪声、大气对图像数据处理,特别是超分辨率重建的影响。根据各个影响因素的物理机制分别建立物理模型和误差模型,作为重建方法的先验信息,将这些有利于超分辨技术的先验信息约束应用于相机设计过程,使得相机获取的图像可以很好地匹配超分辨方法。该方法可以提升视觉分辨率和实质分辨率,同时保持对噪声的抑制能力,并有可能降低传统相机的结构尺寸和研制难度。研制实现集超分辨成像、动态范围增强成像、视频成像等软件智能可控的多种成像处理模式于一体的通用型计算光学成像相机,将对航天产业提供更大的灵活性和增值空间,为未来智能卫星航天技术研究与快速创新提供一种可行的方案。 相似文献
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为了提高遥感图像超分辨率重建的质量,提出了一种基于流的遥感图像重建算法。首先,在Glow模型的基础上引入改进后的RRDB架构用于低分辨率图像特征提取,通过构建更多层和连接以提升训练的稳定性。然后,以一种纯数据驱动的流模型来训练分布的参数,通过最大化负的对数似然的方法进行优化,得到该算法的损失函数。实验证明该模型在网络训练过程中能够快速达到稳定收敛的状态,且具有很强的泛化能力。用重建出的图像质量对比SRCNN、SRGAN、ESRGAN,经过测试后发现,提出的算法远远优于SRCNN算法,与其他算法相比也有明显优势。重建出的图像不仅在指标上有所提升,例如与SRCNN相比,PSRN和SSIM分别提升了15%和40%,且人眼观察时有更高的清晰度,高频细节更为丰富。 相似文献