检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国防科技大学五院博士生队,湖南长沙410073 [2]国防科技大学理学院,湖南长沙410073
出 处:《量子电子学报》2006年第2期135-140,共6页Chinese Journal of Quantum Electronics
基 金:国家自然科学基金(60272013);全国优秀博士论文怍者专项基金资助项目(200140)
摘 要:研究了基于稀疏型先验的光学及SAR图像的分辨率增强的统一框架。在定义稀疏型先验的基础上, 分析了稀疏型先验与分辨率增强的关系,并从参数估计的角度解释了为什么稀疏型先验的合理利用可以实现分辨率增强。其次给出了光学及SAR图像的统一观测模型。再次给出了光学及SAR图像先验模型的统一描述。最后给出了光学及SAR图像分辨率增强的目标函数构造的统一形式。并结合光学图像和SAR图像,在不同数据域的先验信息,分别构造各自的目标函数,实现图像分辨率增强。The unified frame based on sparse prior for optical and SAR (synthetic aperture radar) image resolution enhancement is studied. First, we define the sparse prior, analyze the relationship between the sparse prior and resolution enhancement, and explain by parameter estimation theory. Second we unify the observation model for both optical and SAR image. Thirdly we unify the prior description. Finally the unified object function is constructed for both optical and SAR images. The examples for both optical and SAR images are presented, in which the object function are based on the sparse prior in different data domain respectively.
关 键 词:图像处理 稀疏型先验 分辨率增强 SAR 参数估计
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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