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
作 者:喻继业[1] 吴炜[1,2] 滕奇志[1] 石一兴[1]
机构地区:[1]四川大学电子信息学院,成都610064 [2]江西省数字国土重点实验室,江西抚州344000
出 处:《计算机应用》2010年第1期61-64,67,共5页journal of Computer Applications
基 金:江西省数字国土重点实验室开发研究基金资助项目(DLLJ200902)
摘 要:由于卫星上相机距离拍摄景物较远,所以遥感图像分辨率一般较低。为了获得较高分辨率的图像。提出将图像类推技术(IA)与立方卷积插值法相结合的方法;并在学习样本集合建立过程中引入一种新的思路,直接对高分辨率图像的高频细节信息进行学习。实验结果表明,该方法不仅提高了放大图像的清晰程度,而且较一般的图像类推算法,能产生更为合理的细节以增强图像,使放大后的遥感图像更为逼真。Due to the long distance between satellite camera and the site, the resolution of remote sensing image is low. In order to get high resolution image, Image Analogies (IA) technology and cubic convolution interpolation algorithm were combined, and a new idea that studied the high-frequency details of the high resolution image directly in the learning set was proposed. The experimental results show that this method can not only amplify images much more sharply, but also generate more reasonable details to enhance the image than general image analogies method. Thus, the amplified remote sensing image becomes more vivid.
分 类 号:TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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