[发明专利]边缘保持的高光谱图像超分辨率重建方法及系统

说明书

本发明公开了边缘保持的高光谱图像超分辨率重建方法及系统，获取待处理的低分辨率高光谱图像；对待处理的低分辨率高光谱图像进行预处理得到高光谱图像的低频成分；对高光谱图像的低频成分进行梯度特征提取得到若干个特征图像块；为每一个特征图像块从辅助图像集中查找k个最相近特征图像块；将k个最相近特征图像块加权求和，得到更新后的特征图像块；将更新后的特征图像块中的相邻块加权组合在一起得到高光谱图像的高频成分；将高光谱图像的低频成分与高光谱图像的高频成分进行融合，得到重构的高分辨率高光谱图像。借助辅助图像集，采用邻域回归的方法重构高频信息，从而很好的保持了图像的边缘信息，提高重构的高分辨率高光谱图像的精度。

技术领域

本发明涉及高光谱图像超分辨率技术领域，特别是涉及边缘保持的高光谱图像超分辨率重建方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

高光谱图像(HSI，Hyperspectral Image)可以有多达几十个甚至几百个波段，具有丰富的空间纹理信息和丰富的光谱信息，这一特性使其广泛应用于农业、医学、军事和遥感等领域。但是受成像系统的硬件限制，HSI具有较低的空间分辨率。这严重限制了HSI的进一步应用与发展，因此近年来，高光谱图像超分辨率成为研究的热点之一。

高光谱图像超分辨率是一种从低分辨率高光谱图像(LR HSI，Low ResolutionHyperspectral Image)中获取高分辨率高光谱图像(HR HSI,High ResolutionHyperspectral Image)的技术，目前采用基于软件方法的超分辨率技术是提升高光谱图像空间分辨率的有效手段。图像可以看成由低频部分和高频部分组成。低频部分指的是平滑的信息，而高频部分指的是变化剧烈的部分，人的视觉系统对高频信息比低频信息敏感。通常情况下，低频信息包含了图像中的大部分能量，传统的超分辨率方法把图像作为一个整体处理，导致方法主要作用到低频部分，会漏掉大量高频信息。

发明内容

针对图像超分辨率算法中存在边缘信息丢失的问题，本发明要解决的技术问题是克服丢失边缘信息的缺陷，本发明提供了边缘保持的高光谱图像超分辨率重建方法及系统；

第一方面，本发明提供了边缘保持的高光谱图像超分辨率重建方法；

边缘保持的高光谱图像超分辨率重建方法，包括：

获取待处理的低分辨率高光谱图像；

对待处理的低分辨率高光谱图像，进行预处理，得到高光谱图像的低频成分；

对高光谱图像的低频成分进行梯度特征提取，得到若干个特征图像块；

为每一个特征图像块，从辅助图像集中查找k个最相近特征图像块；其中，k为正整数；将k个最相近特征图像块加权求和，得到更新后的特征图像块；

将更新后的特征图像块中的相邻块，加权组合在一起，得到高光谱图像的高频成分；

将高光谱图像的低频成分与高光谱图像的高频成分进行融合，得到重构的高分辨率高光谱图像。

第二方面，本发明提供了边缘保持的高光谱图像超分辨率重建系统；

边缘保持的高光谱图像超分辨率重建系统，包括：

获取模块，其被配置为：获取待处理的低分辨率高光谱图像；

预处理模块，其被配置为：对待处理的低分辨率高光谱图像，进行预处理，得到高光谱图像的低频成分；

特征提取模块，其被配置为：对高光谱图像的低频成分进行梯度特征提取，得到若干个特征图像块；