基于支持向量機(jī)的遙感圖像分辨率增強(qiáng)算法研究.pdf

1、遙感圖像的應(yīng)用早已滲透到社會(huì)生活的各個(gè)方面，諸如農(nóng)業(yè)、軍事、環(huán)境及自然資源等?？臻g分辨率是遙感圖像數(shù)據(jù)非常重要的參數(shù)之一，然而由于設(shè)備本身的原因以及外界因素的影響，所獲取的遙感圖像往往存在分辨率達(dá)不到要求，噪聲污染大等問(wèn)題。在硬件設(shè)備因素之外，可以對(duì)已獲得的遙感圖像進(jìn)行處理得到分辨率較高的圖像來(lái)進(jìn)一步獲取其中有利的信息。
　　 支持向量機(jī)作為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論最有效的方法之一，有著善于小樣本學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)效率高和泛化能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，本文利用

2、支持向量機(jī)對(duì)遙感圖像分辨率增強(qiáng)算法進(jìn)行了研究，主要完成的工作分為以下幾個(gè)方面：
　　 1.分析了遙感圖像分辨率增強(qiáng)算法的研究目的、研究意義和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)的基本原理。
　　 2.提出了一種基于支持向量輪廓波變換的遙感圖像分辨率增強(qiáng)算法。首先對(duì)多幀低分辨率遙感圖像進(jìn)行插值放大，再利用支持向量回歸模型和非下采樣方向?yàn)V波器組構(gòu)造的支持向量輪廓波對(duì)插值放大后的圖像進(jìn)行多尺度多方向多分辨率分解，對(duì)分

3、解后圖像的高低頻子帶采用不同的融合規(guī)則融合，最后獲得分辨率增強(qiáng)的遙感圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。
　　 3.提出了一種基于支持向量回歸和Curvelet變換的遙感圖像分辨率增強(qiáng)算法。在只有單幅可利用低分辨率遙感圖像條件下，同時(shí)對(duì)原圖像和經(jīng)插值放大的圖像進(jìn)行Curvelet變換，分別在高低頻部分用配對(duì)圖像塊訓(xùn)練支持向量回歸，利用訓(xùn)練結(jié)果增強(qiáng)低分辨率圖像的邊緣細(xì)節(jié)，再進(jìn)行Curvelet逆變換獲取分辨率增強(qiáng)的遙感圖像。與小波變