利用双重字典和联合特征的遥感图像超分辨率算法 (2015年)。

简介：
为了应对低分辨率遥感图像超分辨重建的挑战，本文提出了一种全新的方法，该方法利用双重字典与联合特征来实现遥感图像的超分辨率重建。其核心目标在于，通过对低分辨率图像进行重建，有效恢复并补充原始高分辨率图像中缺失的高频信息。具体而言，本文将图像中的高频信息细分为主高频信息和残差高频信息两部分，随后针对这两种高频信息分别训练主高频字典和残差高频字典。此外，本文还巧妙地结合了稀疏表示技术，对图像进行重构操作。为了进一步提升字典的表达能力，能够更准确地反映图像内部的结构信息，本文同时采取了联合考虑图像不同结构特征的策略，从而构建出一个统一且强大的字典。实验结果表明，本文提出的算法在超分辨重建任务中取得了显著的复原效果，生成的具有更高分辨率的图像与真实图像更为相似，并且优于其他现有方法。