利用光流配准进行嫦娥一号CCD多视影像超分辨率重建.pdf

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1、第39卷第9期武汉大学学报·信息科学版V01．39NO．92014年9月GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversitySept．2014DOI：10．13203／j．whugis20130289文章编号：167卜8860(2014)09一l10306利用光流配准进行嫦娥一号CCD多视影像超分辨率重建陈王丽孙涛陈枯。马国锐秦前清1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，4300792武汉大学电子信息学院，湖北武汉，4300723中国电子科技集团公司第十五研究所，北京，10008

2、3摘要：月面起伏较大导致嫦娥一号CCD多视影像之间的形变是非刚性的，传统的基于仿射变换配准的超分辨率重建方法很难取得理想的效果。本文提出了一种新的基于光流配准的超分辨率重建方法，该方法采用双边总变分(bilateraltotalvariation，BTV)超分辨率重建方法迭代求解高分辨率影像，迭代初始值由光流配准后的多视影像共同产生，并在迭代求解高分辨率影像的过程中更新光流场。实验结果表明，本文方法解决了嫦娥一号CCD多视影像超分辨率重建中的亚像素精确配准问题，重建影像的空间分辨率显著提高，细节分辨能力增强。关键词：嫦娥一号；CCD

3、多视影像；超分辨率；光流中圈法分类号：P237．3；TP751文献标志码：A嫦娥一号(Chang’E一1)是我国自主研制并发加以约束]，是目前超分辨率研究的热点。射的首个月球探测器。在嫦娥一号上搭载的在超分辨率重建中，序列观测影像间的精确CCD立体相机能够几乎同时地获取同一地点的配准是一个关键技术，需要达到亚像素精度才能下视、前视、后视3幅影像，像元分辨率为12O实现提高影像分辨率的目的。在一般超分辨率方m⋯。较低的空间分辨率造成月球表面细节信息法的研究中，通常序列影像之间的配准参数已知，的模糊和丢失。利用多视影像之间存在互补信息或

4、者用平移变换／仿射变换来求解。然而对这一条件，通过超分辨率重建技术提高月球影于嫦娥一号CCD多视影像而言，其配准参数是未像空间分辨率，对于充分利用嫦娥一号探测数据知的；且受月面起伏的影响，多视影像之间的形变增加对月球的认知有重要意义。为非刚性形变，全局的平移变换／仿射变换配准难超分辨率方法根据处理域可分为频域方法和以达到亚像素精度的要求。相对于仿射变换，光空域方法两种。I。其中，频域方法比较简单，并且流方法[=1刈不受全局参数的限制，适用于影像非刚时间复杂度低，但是其对模型误差敏感，不易引入性配准。图1(a)为嫦娥一号下视影像，标记

5、1的先验知识，序列影像之间的配准也仅限于简单的斜面为57像素，标记2的斜面为88像素；图1(b)位移模型，这些不足限制了频域方法的应用。而为后视影像，标记1的斜面为51像素，标记2的空域方法虽然计算成本较高，但是其能很好地克斜面为95像素；图l(c)为后视仿射变换口刀配准服频域方法的不足，是超分辨率研究的重点。空影像与参考影像(以下视为参考)的残差；图1(d)域方法主要有非均匀采样内插法、迭代反投影法为后视光流配准影像与参考影像的残差。从(IBP)E83、概率统计法(MI、MAPlg)、凸集投影法图1(c)中可见，仿射变换配准残差图

6、中纹理明(P()CS)E1o]、正则化方法，以及一些混合方法l】。显，说明配准精度较低，特别是在月面起伏较大的其中，正则化方法应用不同的图像先验信息对解区域，而图1(d)光流配准残差图中纹理的清晰度收稿日期：2014-0703项目来源：国家自然科学基金资助项目(41i71450，6i001187)；国家973计划资助项目(2011CB7071006)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(6081002)。第一作者：陈王丽，博士生，主要从事遥感影像恢复及超分辨率重建研究。E—mail：wlchen一85@l63．corn第39卷第

7、9期陈王丽等：利用光流配准进行嫦娥一号CCD多视影像超分辨率重建1lO7如如m∞如鲫加∞PreservingEJ3．GeomaticsandInformationScienceo／WuhanUniversity，2011，36(5)：548—551(郭琳，陈庆虎．结构保持的图像序列自适应超分辨率重建EJ]．武汉大学学报·信息科学版，2Ol1，36(5)：548—551)最邻近插值r]1．iIichun，YuQifeng，YuanYun，eta1．Super—reso基]：仿射变换的。u超分辨率重建lutionReconstructi

8、onandHigher—DegreeFunction本文力法DeformationModelBasedMatchforChang’ElLu05】O152O253O35404550像索narImages[J]．SciChinaSerET