УВЕЛИЧЕНИЕ РАЗРЕШЕНИЯ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЦЕЛЯХ ДЕШИФРИРОВАНИЯ
Abstract
Предлагается новая методика увеличения разрешения мультиспектральных изображений, которая позволяет восстанавливать мультиспектральные изображения с разрешением выше, чем у панхроматического. Методика состоит из двух основных этапов: восстановления панхроматического изображения алгоритмом сверхразрешения и увеличения разрешения мультиспектрального изображения. Сверхразрешающее восстановление основано на использовании нескольких спектральных изображений для восстановления панхроматического изображения с более высоким разрешением. Алгоритм восстановления является квазиоптимальным по минимуму среднеквадратичной ошибки восстановления изображения.
About the Authors
А. Макаров
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
В. Старовойтов
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
References
1. Kimmel, R. Demosaicing: Image reconstruction from color CCD samples / R. Kimmel // IEEE Trans. Image Processing. – 1999. – Vol. 8. – P. 1221–1228.
2. Molina, R. Super resolution reconstruction of multispectral images / R. Molina, J. Mateos, A. Katsaggelos. – Sofia: Heron Press, 2005.
3. Zomet, A. Efficient super-resolution and applications to mosaics / A. Zomet, S. Peleg // Proc. of International Conference on Pattern Recognition. – 2000. – Vol. 1. – P. 579–583.
4. A new look at IHS-like image fusion methods / T. Tu [et al.] // Information Fusion. – 2001. – Vol. 2, № 3. – P. 177–186.
5. Старовойтов, В.В. Алгоритмы регрессионного типа для увеличения разрешения мультиспектральных изображений / В.В. Старовойтов, А.О. Макаров // Информатика. – 2006. – № 3. – С. 15–26.
6. A comparative analysis of image fusion methods / Wang Z. [et al.] // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. – 2005. – Vol. 43, № 6. – P. 1391–1402.
7. Довнар, Д.В. Использование ортогонализации изображений базисных функций для регуляризированного восстановления сигнала / Д.В. Довнар, К.Г. Предко // Журн. выч. ма-тем. и математич. физики. – 1986. – Т. 26. – № 7. – С. 981–993.
8. Kavaldiev, D. Influence of nonuniform charge-coupled device pixel response on aperture photometry / D. Kavaldiev, Z. Ninkov // Optical Engineering. – 2001. – Vol. 40, № 2. – P. 162–169.
9. Dovnar, D. The orthogonalization method for error compensation of Wiener filter for spatial discreditized images / D. Dovnar, I. Zakharov // Proc. of the Eighth International Conference on Pattern Recognition and Information Processing. – Minsk, 2005. – P. 173–176.
10. Dovnar, D. New concept of image restoring / D. Dovnar, Y. Lebedinsky, I. Zakharov // Proc. IEEE Benelux Signal Processing. – Belgium, 2002. – P. 89–92.
11. Zakharov, I. Super-resolution image restoration from several blurred images formed in various conditions / I. Zakharov, D. Dovnar, Y. Lebedinsky // Proc. of IEEE International Conference on Image Processing. – Barcelona, Spain, 2003. – Vol. 2. – P. 315–318.
12. Reeves, S.J. Blur identification by the method of generalized cross-validation / S.J. Reeves, R.M. Mersereau // IEEE Transactions on Image Processing. – 1992. – Vol. 1, № 6. – P. 119–123.
13. Захаров, И.Л. Алгоритмы восстановления изображений, зарегистрированных матричными фотоприемниками / И.Л. Захаров // Информатика. – 2006. – № 2 (10). – С. 64–72.
14. Zhang, Y. Problems in the fusion of commercial high resolution satellite images as well as Landsat 7 images and initial solutions / Y. Zhang // International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2002. – Vol. 34. – Part 4.
15. A comparative analysis of image fusion methods / Wang Z. [et al.] // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. – 2005. – Vol. 43, № 6. – P. 1391–1402.
16. Adjustable intensity-hue-saturation and Brovey transform fusion technique for IKO-NOS/Quickbird imagery / T. Tu [et al.] // Optical Engineering. – 2005. – Vol. 44, № 11. – P. 116201-1–116201-10.
17. Wald, L. Fusion of satellite images of different spatial resolutions: Assessing the quality of resulting images / L. Wald, T. Ranchin, M. Mangolini // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 1997. – Vol. 63, № 6. – P. 691–699.
Review
For citations:
, . Informatics. 2007;(2(14)):16-24. (In Russ.)
Views: 512
Email this article 