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1. 基于Contourlet域的遥感图像超分辨率复原技术

石一兴吴炜罗代升喻继业

计算机应用 2010, 30 (4): 939-942.

摘要（1171）

PDF （879KB）（1078）

通过Contourlet域对遥感图像进行超分辨复原，采用了具有的更好方向性和各向异性特点的Contourlet系数作为特征表示，并通过最小欧氏距离进行全局的匹配选择。根据匹配的高频细节信息分布特点，引入了隐马尔可夫树（HMT）模型对遥感图像的Contourlet系数建模，运用期望最大（EM）算法对其进行参数估计，并结合贝叶斯估计原理，对叠加后的Contourlet系数进行修复、反变换后，最终完成了对低分辨率遥感图像的超分辨率复原。

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2. 基于图像类推的遥感图像超分辨率技术

喻继业吴炜滕奇志石一兴

计算机应用 2010, 30 (1): 61-64.

摘要（1440）

PDF （766KB）（960）

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。