[发明专利]基于分形的超分辨率遥感影像的重建算法

权利要求书

1.一种基于分形的超分辨率遥感影像的重建方法，其特征在于如下步骤：

（1.1）估计尺度间的信息传递函数ITF；描述当空间分辨率降低时，低分辨率影像与高分辨率影像所包含信息之间的关系；

（1.2）估计影像中存在的加性高斯白噪声AWGN；通过空间自相关性估计影像上局部区域内像素的相关性和变异性，根据频率统计确定高斯白噪声的方差；

（1.3）影像分形编码，对低分辨率影像进行自适应分块，结合噪声分布模型，经仿射变换、收缩变换和亮度变换后得到原始影像的分形编码；

（1.4）影像超分辨率重建，根据低分辨率影像的去噪分形编码和放大因子对选择的初始影像进行迭代解码，直至收敛，输出高分辨率影像。

2.根据权利要求1所述的基于分形的超分辨率遥感影像的重建方法，其特征在于：所述步骤（1.1）中的尺度信息传递函数估计方法如下：

在缺少先验知识的情况下，高斯函数能体现出在尺度变化时自然系统信息的变化趋势，为了进行SR重建，对尺度信息传递函数为高斯分布的情况进行估计；此时，需分两种情况进行考虑，无噪声的影像和带AWGN的影像；

（2.1）当影像本身不含噪声或者可以忽略时，由于计算误差的存在，编解码后的图形与原始影像之间的距离是一个很小但不等于0的值，但最优的ITF应该是使得二者之间的距离最小；因此，ITF的参数δ满足条件：

δ＝arg min||I-I′||

式中，I是原始影像，I′是经分形编解码之后的具有相同分辨率的影像；

（2.2）当影像带AWGN时，去噪后的影像与原始影像之间的差分影像就是AWGN噪声；由此，可以得出下面的关系式：

δ=arg[(I-I′′)~N(0,δ02)]]]>

式中，I是原始影像，I″是经分形编解码去噪之后的具有相同分辨率的影像；即差分影像是符合均值为0，方差为的正态分布。

3.根据权利要求1所述的基于分形的超分辨率遥感影像的重建方法，其特征在于：所述步骤（1.2）中的AWGN估计方法如下：

（3.1）确定影像中像素灰度值之间的空间自相关性大小，估计出自相关性存在的范围；

（3.2）根据空间自相关性的强弱程度，估计出在影像上像素值变化很小的区域的尺寸r；

（3.3）使用窗口滑动方法，统计影像中在尺寸为r的窗口内像素的变异，其方法是计算窗口内的所有像素减去其均值之后的差分影像的方差，设为集合V；

（3.4）对集合V作直方图，那么，出现频率最高的方差就可以被认为是AWGN的方差；具体为，先对直方图进行拟合，然后根据拟合曲线来确定概率最大的值。