[发明专利]基于梯度提取的单帧多光谱影像超分辨率重建方法及系统

权利要求书

1.一种基于梯度提取的单帧多光谱影像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用低通滤波将原始的单帧多光谱影像各波段从灰度图像转换为梯度图像，分离光谱信息与空间几何信息；

步骤2，从步骤1所得梯度图像中选择一帧进行上采样作为参考梯度图；

步骤3，基于POCS算法框架，将步骤2选择以外其余梯度图像的信息投影到参考梯度图上，获得超分辨率梯度图；所述POCS表示凸集投影，投影实现方式为，将低分辨率梯度图上的一个点记为P，提取参考梯度图上对应的图像块B，将该图像块转化为该点的模拟值P_sim，计算P与P_sim之间的差值e，如果差值超过预设的限值δ，则将差值投影到参考梯度图上；

将图像块转化为点的模拟值时，转化过程如下：

其中，B(i,j)是图像块的灰度值，PSF(i,j)是点扩散函数对应位置的数值；

将差值投影到参考梯度图上，投影过程如下：

B_m＝B+λ(e-δ)*PSF if e＞δ

e＝P-P_sim

其中，B_m是修改后的图像块，λ是松弛投影算子；

步骤4，基于SFIM模型，根据超分辨率梯度图与原始的单帧多光谱影像实现信息融合，获得最终的超分辨率多光谱影像。

2.根据权利要求1所述基于梯度提取的单帧多光谱影像超分辨率重建方法，其特征在于：步骤2中，选择信噪比最高或信息量最多的一个波段的梯度图进行上采样，作为参考梯度图。

3.根据权利要求1或2所述基于梯度提取的单帧多光谱影像超分辨率重建方法，其特征在于：步骤1中，低通滤波实现如下，

其中，G是梯度图，p是原图，p'是模糊影像，(i,j)是图像坐标。

4.根据权利要求3所述基于梯度提取的单帧多光谱影像超分辨率重建方法，其特征在于：步骤1中，将梯度图像量化为10bits有效位的灰度数据。

5.根据权利要求4所述基于梯度提取的单帧多光谱影像超分辨率重建方法，其特征在于：步骤4中，实现过程如下，

将超分辨率梯度图重新量化为强度信息，量化过程表示为，

G_SR(i,j)＝[T_SR(i,j)+1]/2⁹

其中G_SR是存储强度信息的超分辨率梯度图，T_SR是10bits量化的超分辨率梯度图；

基于SFIM模型，将超分辨率梯度图与原始的单帧多光谱影像MS进行信息融合，获得最终的超分辨率多光谱影像如下，

MS_SR＝MS×G_SR

其中MS_SR是超分辨率重建结果。