Preview

Информатика

Расширенный поиск

АЛГОРИТМЫ РЕГРЕССИОННОГО ТИПА ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ РАЗРЕШЕНИЯ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Полный текст:

Аннотация

Описываются быстрые алгоритмы регрессионного типа, предназначенные для увеличения разрешения изображений видимого спектра. Предложенные алгоритмы протестированы на десятках мультиспектральных изображений, полученных со спутников Landsat 7ETM+ и Quickbird. Даются результаты увеличения разрешения изображений и таблицы численных оценок качества увеличения разрешения снимков, а также время выполнения алгоритмов.

Об авторах

В. В. Старовойтов

Россия


А. О. Макаров
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Список литературы

1. A new look at IHS-like image fusion methods / T. Tu [et al.] // Information Fusion. – 2001. – Vol. 2, № 3. – P. 177–186.

2. 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.

3. A local correlation approach for the fusion of remote sensing data with different spatial resolution in forestry applications / J. Hill [et al.] // Proc. of International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. – Valladolid, Spain, 1999. – Vol. 32. – Part 7-4-3 W6.

4. 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.

5. Viola, P. Robust real-time object detection / P. Viola, M. Jones // Int. Journal of Computer Vision. – 2004. – Vol. 57. – № 2. – P. 137–154.

6. Макаров, А.О. Быстрые алгоритмы увеличения разрешения мультиспектральных изображений / А.О. Макаров, В.В. Старовойтов // Информатика. – 2006. – № 2. – С. 27–37.


Для цитирования:


Старовойтов В.В., Макаров А.О. АЛГОРИТМЫ РЕГРЕССИОННОГО ТИПА ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ РАЗРЕШЕНИЯ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ. Информатика. 2006;(3(11)):15-25.

For citation:


., . . Informatics. 2006;(3(11)):15-25. (In Russ.)

Просмотров: 17


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)