基于BP神经网络的遥感图像超分辨率重建

《基于BP神经网络的遥感图像超分辨率重建》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、维普资讯http://www.cqvip.comComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2008，44(1)171◎工程与应用◎基于BP神经网络的遥感图像超分辨率重建丁海勇．一，卞正富tDINGHai—yongl,2,BIANZheng-fu1冲国矿业大学环测学院，江苏徐州2210082．山东农业大学信息学院，山东泰安2710181．SchoolofEnvironmentandSpatialInformaticsofCUMT，Xuzhou，Jiangsu221008，China2．CollegeofInformation，ShandongAgric

2、uhuralUniversity，Tai’an，Shandong271018，ChinaE-mail：hyongd@163．comDINGHai-yong，BIANZheng-fu．Remotesensedimagesuper-resolutionreconstructionbasedonBPneuralnetwork．ComputerEngineeringandApplications，2008，44(1)：171—172．Abstract：ABPneuralnetworkisusedtoreconstructahighspatialresolutionremotesensedimagef

3、romlowspatialresolutionimagessequences．Theprocedurewasintroducedandthealgorithmwasverifiedbymeansoftheexperimentdatum．Keywords：neuralnetwork；super—res0luti0n；remotesense；interpolation摘要：介绍了一种利用BP神经网络由低空间分辨率遥感图像序列重建得到一幅较高空间分辨率图像的算法。给出了重建过程并且通过实验数据对算法进行了验证。关键词：神经网络；超分辨率；遥感；插值文章编号：1002—8331(2008)Ol一01

4、71-02文献标识码：A中图分类号：TP751l引言似然算法、共轭梯度迭代算法、基于概率论和集合论的算法超分辨率重建是指由一系列低分辨率图像，利用一定的算等l。近年来，神经网络技术也被发展用来进行数字图像处理，法重建出一幅较高分辨率图像的技术。由于现有的光学传感器取得了较好的效果，本文利用BP神经网络结合双立方插值的限制，以及大气扰动、图像传输噪声等方面的影响，所获得的方法对遥感图像的超分辨率重建进行了研究，实验结果表明该图像中存在着混叠、模糊的现象，使得图像的分辨率较低l。但方法具有较好的效果。是，实际应用中需要较高空间分辨率的图像，如军事侦察、交通管理、车牌号码识别、土地利用管理的方面。

5、现有的技术条件2超分辨率重建模型和神经网络结构下，光学传感器的分辨率提高不大，并且价格昂贵不易实现，因2．1超分辨率模型此，人们提出了利用已有的同一场景的低分辨率图像序列来得超分辨率重建的数学模型可以表述为：设yk(k=1，⋯，P)为到高分辨率图像的超分辨率重建技术。利用多帧图像序列进行P幅观测到的低分辨率图像，为待重建的高分辨率图像。Yk是超分辨率重建，要求在多帧图像中存在互补性信息，才能使重由X经过欠采样、模糊、附加噪声等过程得到的，即建后图像的质量超过每一帧低分辨率图像的质量。yk=H~x+n，k=l，⋯，P(1)Tsai和Huang在1984年首先提出了超分辨率重建的概其中表示图像质

6、量退化过程，m为附加噪声。念，并给出了基于频率域的超分辨率重建算法。此后的2O年中，超分辨率重建技术有了较快的发展，形成了频率域、空间域由P幅低分辨率图像来估计高分辨率图像X的过程是一的两个不同类型的重建算法。频率域算法建立在图像整体平移个病态问题，需要估计出图像间的相对位移、旋转角度等参数。的基础上，对局部的平移变换不易表达，并且不能附加各种先实验中可以先设定各种参数以形成低分辨率图像序列，然后设验信息。这些缺点的存在限制了它的发展。空间域重建算法易计重建算法来得到高分辨率图像。对于实际观测到的低分辨率于附加先验信息，求解方式较为灵活，易于处理局部的平移、旋图像序列，可采用其中一幅图像作为

7、基准图像，求出其他图像转等方面的优点，得到了快速的发展，提出了许多有效的算法，相对于该图像的运动参数，然后利用参数实现图像的配准，最如迭代后向映射算法、凸集投影算法、最大后验概率算法、极大后超分辨率重建得到高空间分辨率的图像。基金项日：江苏省社会发展基金(No．BS2003010)；国家教育部新世纪人才支持i~lj(theNewCenturyExcellentTalentFoundati0nfr0mMOEof