超模式斜采样遥感图像超分辨复原方法

超模式斜采样成像技术通过将两排探测器阵列倾斜成像提高相机空间分辨率。由于不满足香农采样定理．图像中出现混叠。为了降低混叠对遥感图像超分辨复原的影响,文章提出了一种结合最佳倒易晶胞的超分辨复原方法。该方法根据超模式斜采样频域对偶网格建立相应的混叠模型．通过权重函数衡量噪声和混叠在频谱中的分布,得到噪声、混叠最小最佳倒易晶胞;并基于Huber—MRF（Markov Random Field）图像先验模型建立了耦合最佳倒易晶胞的MAP（Maximuma Posterior）超分辨复原模型。实验表明,该方法降低了超模式斜采样成像中混叠对复原的影响,获得了良好的超分辨复原效果。     

提高空间光学遥感器有效分辨率的方法研究

亚像元成像技术是实现相机小型化、提高相机空间分辨率的有效方法。文章介绍了国内外主流的亚像元成像技术,分析了采样方式对标称分辨率及有效分辨率的影响。提出了基于倒易晶胞理论的自适应倒易晶胞用于调整错位频谱的方法,进一步提高了遥感器的有效分辨率。     

气象云图分级配准方法研究

气象云图序列图像由气象卫星分时拍摄而获得.在相邻两幅图像的拍摄时间间隔内,卫星传感器的位置及大气云层的形态都发生了一定的变化.因此,气象云图序列图像同时具有刚性形变和非刚性形变.针对这一特征,提出气象云图分级配准方法.首先采用基于Forstner特征点的刚性配准算法,校正由于传感器位置变化引起的旋转和平移等图像整体刚性...     

基于多重集典型相关分析的图像融合方法

提出了多重集典型相关分析在图像融合中应用.多重集典型相关分析能够最大化多组图像之间的互信息量,从而提升融合后图像的信息量.在对图像进行小波分解后,多重集典型相关分析应用于低频系数的融合.实验表明,该方法能够同时获取多组图像融合所需的权重参数,并使得融合后图像信息量得到提升.