基于字典学习的遥感图像去模糊研究  

Study on remote sensing images of de-blurring based on sparse representation

作　　者：赵相瑜[1] 秦振涛[2,1] 杨武年[2] 杨茹[1] 

机构地区：[1]攀枝花学院,四川攀枝花617000 [2]成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室/遥感与GIS研究所,四川成都610059

出　　处：《电子技术应用》2015年第5期88-90,97,共4页Application of Electronic Technique

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41071265;41372340);高等学校博士学科点专项科研基金(20105122110006);国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金资助项目(KLGSIT2014-03)

摘　　要：对高分辨率遥感图像进行去模糊是遥感研究中的一个主要难题,针对此提出了一种新的基于稀疏表示的高分辨率遥感图像去模糊算法。该算法利用快速梯度投影算法实现去模糊,并且保留原图像的有用信息。通过对"高分一号"获取的遥感图像进行验证,表明该算法能较好地滤除遥感图像的模糊,提高图像的峰值性噪比,且比其他字典学习算法具有更好的性能。De-Blurring the high resolution remote sensing images is an important issue in the relative research field of remote sensing. In this paper a novel algorithm of de-blurring the high resolution remote sensing images is proposed based on sparse rep- resentation. The high spatial resolution remote sensing images can be de-blurred by gradient projection algorithm, and keep the use- ful information of the image. The experimental results of the remote sensing images obtained by “the first satellite of high resolu- tion” show that the algorithm can de-blurred the image more effectively and improve the PSNR, this method has better perfor- mance than other dictionary learning algorithm.

关 键 词：稀疏表示 图像去模糊 梯度投影算法 高分一号 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]