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文檔簡介
1、遙感圖像作為一類重要的信息源,大大擴展了人們的觀察視野,但是,在成像和傳輸過程中,不可避免地會產(chǎn)生噪聲、模糊等退化現(xiàn)象。要更好地實現(xiàn)遙感的應(yīng)用,必須對圖像進行復(fù)原處理。分析和構(gòu)建圖像統(tǒng)計特性模型是圖像復(fù)原的重要基礎(chǔ)工作。目前已有了一些通用的圖像復(fù)原方法,但在遙感圖像復(fù)原方法方面還不盡人意。如何結(jié)合遙感圖像的特點,充分利用圖像統(tǒng)計特性的先驗知識構(gòu)建有力的圖像復(fù)原方法仍是有待深入研究的問題。
論文回顧了現(xiàn)有的統(tǒng)計特性建模方法;論證
2、了基于圖像塊的先驗知識具有很好的描述局部特征、易于獲得和運用等優(yōu)點;并介紹了新近出現(xiàn)的基于圖像塊先驗知識的EPLL(Expected Patch Log Likelihood)圖像復(fù)原方法。本論文深入研究了將EPLL方法用于高分辨率光學(xué)遙感圖像的復(fù)原,以實現(xiàn)在提高圖像整體質(zhì)量的同時保護局部細節(jié)的目的。
首先,論文研究和實現(xiàn)了將基于圖像塊外部統(tǒng)計特性的EPLL方法應(yīng)用于遙感圖像的復(fù)原方法。算法對高分辨率可見光遙感圖像的去噪和去模
3、糊的復(fù)原效果,優(yōu)于目前公認的性能優(yōu)異的BM3D(Block-Matching and3D filtering)方法。
其后,論文提出了一種分場景圖像塊統(tǒng)計特性的EPLL遙感圖像復(fù)原方法。針對不同場景遙感圖像具有不同統(tǒng)計特性參數(shù)的情況,將遙感圖像按場景分類,分別構(gòu)建不同場景圖像塊的外部統(tǒng)計特性模型。由于充分考慮到不同類別場景遙感圖像塊統(tǒng)計特性之間存在的差異,該方法取得了比不考慮場景類別的EPLL算法更好的圖像復(fù)原效果。
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