基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法
专利汇可以提供基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 针对遥感图像退化原因的复杂性和未知性导致点扩散函数难以准确辨识的问题，提出了一种不需要精确点扩散函数的基于理想边缘外推单幅遥感影像超分辨 力 复原方法。本方法首先从退化图像的模糊边缘中提取样本，扩充为样本模糊图像，对样本模糊图像利用理想边缘退化理论构造样本清晰图像；然后根据图像类推的理念，以样本模糊图像和样本清晰图像作为源样本对，类推出复原后的清晰图像。在该方法中提出了横向无方向性的邻域最佳匹配统计参数及自适应 像素 补偿方法。对航拍模糊遥感 图像处理 后，进行图像 质量 评价表明：复原后图像的分辨力至少提高到原来的1.06倍， 信噪比 提高6-7dB、 对比度 提高0.2-0.3、图像熵也得到明显的改善。，下面是基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法专利的具体信息内容。
1.基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法，其特征是：取目标模糊图像B中任一行或一列信息，从该行或者该列中截取含有局部最大值或局部最小值的一段单调区间；
对提取的这一段单调区间进行扩充便成为样本模糊图像A；根据理想边缘退化规律，由模糊样本图像A构造出清晰样本图像 ；考虑到运算速度与构造理想边缘样本简单且小等诸多因素的影响，使用横向相关性度量作为像素最佳匹配度量，描述中心点一定邻域范围内德结构特征，计算样本图像A中每一个像元某一邻域内的DD值， 得到模糊样本图像A和目标模糊图像B的横向统计参量矩阵DDA和DDB；计算DDB的任意一处值p点DD值（DDp），在参量矩阵DDA中搜索与DDp最接近的点就是最佳匹配点，并根据公式
，对目标模糊图像B进行自适应像素
补偿，得到目标清晰图像 ，式中， 为目标清晰图像 中p点灰度值，B(p)为目标模糊图像B中p点灰度值，averageB、averageA分别为以p、q为中心点邻域像素灰度值的平均值，式中包含着各个灰度等级上的模糊与清晰的映射关系，是一种具有邻域自适应性的智能算法，这种自适应性使得本发明可以恢复平坦区域的浅纹理信息，实现了单幅遥感影像超分辨率复原，可不同程度的提高空间分辨率、信噪比、对比度和图像熵。
2.根据权利要求1所述的基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法，其特征在于：所述模糊样本图像是从目标模糊图像B中任一行或一列信息，从该行或者该列中截取含有局部最大值或局部最小值的一段单调区间；对提取的这一段单调区间进行扩充便成为样本模糊图像A。
3.根据权利要求1所述的基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法，其特征在于：所述清晰样本图像 是根据理想边缘退化规律，由模糊样本图像A构造得出。
4.根据权利要求1所述的基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法，其特征在于：所述最佳匹配点是通过计算样本图像A中每一个像元某一邻域内的DD值，得到模糊样本图像A和目标模糊图像B的横向统计参量矩阵DDA和DDB；DDB中任意一处值p点DD值（DDp），在参量矩阵DDA中搜索与DDp最接近的点就是最佳匹配点。
5.根据权利要求1所述的基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法，其特征在于：所述像素补偿以样本图像参量DD为判据，根据公式
，对目标模糊图像B进行自适应像素补偿，
并在空域内逐点复原图像得到目标清晰图像 。
基于理想边缘外推的遥感影像超分辨率复原方法
技术领域
背景技术
发明内容
（1）样本图像的提取和构造
图像复原的过程必须要考虑退化原因，根据退化原因来给退化的图像添加信息，使复原图像真实、清晰。因此，样本图像从目标模糊图像中提取构造出来的。提取的样本是截取目标图像某一单调区间，然后对提取样本扩充形成样本图像。这样的样本图像从目标图像出发，作为复原依据比较真实可靠。
图5 （a）表示不同灰度等级水平边缘模糊效果图，（b）表示不同灰度等级水平边缘清晰效果图
图6和图7 目标模糊影像以及经过复原算法处理后影像
图8 处理后图像质量评价对比表格
具体实施方式
样本图像对 、 分别为模糊样本和清晰样本，图像 、 为目标图像对。模糊样本从目标模糊图像 中截取，而清晰样本 直接关系到复原后图像的信息增加，是根据理想边缘退化规律依据模糊样本 构造出来。样本采集是选定图像 中的任意一行或一列，截取某一段局部最小值和局部最大值的单调区间，并扩展成样本图像 。模糊样本图像 根据理想边缘退化规律得到的理想边缘 。如图1所示，（a）为模糊图像中某一行的像素截取图。（b）为模糊样本图像 ，（c）所示为清晰样本图像 。
(1)
式中， 为目标清晰图像 中 点灰度值， 为目标模糊图像 中 点灰度值，、 分别为以 、为中心点邻域像素灰度值的平均值。图5表示不同灰度等级水平边缘模糊与清晰效果图。式（1）包含着各个灰度等级上的模糊与清晰的映射关系，是一种具有邻域自适应性的智能算法。这种自适应性使得本发明可以恢复平坦区域的浅纹理信息。
图像类推（Image Analogies，IA）的基本思想来自于多分辨纹理合成技术，主要应用于风格化学习和传递问题中。样本图像对 和 具有相同的大小和图像结构，只是图像的风格不同（图像复原的风格即为模糊与清晰）。IA算法根据像素匹配原则在样本图像 搜索与目标图像 中像素点 最为匹配的像素点 ，将 在样本图像 中的对应位置 处的特征向量 赋给目标像素点 ，最后合成输出目标图像 ，如图3所示。
（1）提取、构造模糊样本图像 。从目标模糊图像 中采取垂直或水平方向的边缘图像样本。具体方法，取目标模糊图像B中任一行或一列信息，从该行或者该列中截取含有局部最大值或局部最小值的一段单调区间；对提取的这一段单调区间进行扩充便成为样本模糊图像A；
（2）构造理想边缘的清晰样本图像 ，根据理想边缘退化规律，由模糊样本图像构造出清晰样本图像 ；
（3）分别计算出模糊样本图像 和目标模糊图像 的横向统计参量矩阵 和 ；
（4）判断 的任意一处值与参量矩阵 哪个值最接近，找到像素位置，进而应用式（1）对目标模糊图像 进行自适应像素补偿，得到目标清晰图像 。
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