月球车图像超分辨率重建算法

魏士俨; 申振荣; 张烁; 刘少创

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月球车图像超分辨率重建算法

魏士俨, 申振荣, 张烁, 刘少创

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魏士俨, 申振荣, 张烁, 刘少创. 月球车图像超分辨率重建算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 436-439.

引用本文:

魏士俨, 申振荣, 张烁, 刘少创. 月球车图像超分辨率重建算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 436-439.

WEI Shiyan, SHEN Zhenrong, ZHANG Shuo, LIU Shaochuang. Moon Rover Image Super-Resolution Reconstruction Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(4): 436-439.

Citation:

WEI Shiyan, SHEN Zhenrong, ZHANG Shuo, LIU Shaochuang. Moon Rover Image Super-Resolution Reconstruction Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(4): 436-439.

月球车图像超分辨率重建算法

1武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079)(2北京空间飞行器总体设计部,北京市友谊路104号,100094)(3中国科学院遥感与数字地球研究所,北京市大屯路甲20号,100101

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（41072298）。

详细信息

作者简介:
魏士俨，博士生，主要研究领域为摄影测量、计算机视觉和遥感技术。

中图分类号: P237.3

Moon Rover Image Super-Resolution Reconstruction Algorithm

1School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China)(2Beijing Institute of Spacecraft System Engineering, 104 Youyi Road, Beijing 100094, China)(3Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, 20A Datun Road, Beijing 100101, China

摘要: 为了更好地满足嫦娥探月工程二期中月球车导航和探测规划任务对图像数据的要求，提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法，利用经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像，实现了月球车图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse\|Land模型，从美国阿波罗计划获取的月面图像、嫦娥二期工程实验中获取的图像以及随机选取的自然图像中提取了大量训练图块，采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Ah和Al的学习，在对待重建图像进行有效分割的基础上，通过求解优化问题获得待处理低分辨率图块的稀疏表示，并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后，运用最小二乘算法，得到满足重构约束的高分辨率图像。实验结果表明，此算法在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。
- 压缩感知 /
- 超分辨率 /
- 过完备字典 /
- 稀疏表达
Abstract: For moon rover navigation and exploration mission during the 2nd stage of Chang’e project, high-resolution images are necessary. So a moon rover image super-resolution reconstruction algorithm via using compressed sensing was presented. The target is to reconstruct an original image from its blurred and down-scaled noisy version. The algorithm assumed a local Sparse-Land model on image patches, serving as regularization. The images from Apollo Project, tests in the 2nd stage of Chang’e project and natural image database were used in extracting patches for building two dictionaries. The K-SVD algorithm was used in training the dictionaries. Then the effective segmentation was implemented on low-resolution image. Through solving optimization problem via orthogonal matching pursuit algorithm, the sparse representation for each low-resolution image patch with respect to Al was obtained, and the representation coefficients were applied to Ah in order to generate the corresponding high-resolution image patch. At the end of experiment the high-resolution image which satisfied the reconstruction constraint was achieved by using least squares algorithm. Numerical experiments about moon rover images from tests in the 2nd stage of Chang’e project demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm. Moreover, the proposed algorithm outperforms bicubic interpolation based method and the algorithm via Yang in terms of visual quality and the peak signal to noise ratio.
- compressed sensing /
- super-resolution /
- over-complete dictionary /
- sparse representation

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月球车图像超分辨率重建算法

1武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079)(2北京空间飞行器总体设计部,北京市友谊路104号,100094)(3中国科学院遥感与数字地球研究所,北京市大屯路甲20号,100101

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（41072298）。

作者简介:
魏士俨，博士生，主要研究领域为摄影测量、计算机视觉和遥感技术。

收稿日期: 2013-03-10
修回日期: 2013-04-05
刊出日期: 2013-04-05

中图分类号: P237.3

关键词:

摘要: 为了更好地满足嫦娥探月工程二期中月球车导航和探测规划任务对图像数据的要求，提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法，利用经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像，实现了月球车图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse\|Land模型，从美国阿波罗计划获取的月面图像、嫦娥二期工程实验中获取的图像以及随机选取的自然图像中提取了大量训练图块，采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Ah和Al的学习，在对待重建图像进行有效分割的基础上，通过求解优化问题获得待处理低分辨率图块的稀疏表示，并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后，运用最小二乘算法，得到满足重构约束的高分辨率图像。实验结果表明，此算法在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。

English Abstract

Moon Rover Image Super-Resolution Reconstruction Algorithm

1School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China)(2Beijing Institute of Spacecraft System Engineering, 104 Youyi Road, Beijing 100094, China)(3Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, 20A Datun Road, Beijing 100101, China

Received Date: 2013-03-10
Rev Recd Date: 2013-04-05
Publish Date: 2013-04-05

Keywords:

Abstract: For moon rover navigation and exploration mission during the 2nd stage of Chang’e project, high-resolution images are necessary. So a moon rover image super-resolution reconstruction algorithm via using compressed sensing was presented. The target is to reconstruct an original image from its blurred and down-scaled noisy version. The algorithm assumed a local Sparse-Land model on image patches, serving as regularization. The images from Apollo Project, tests in the 2nd stage of Chang’e project and natural image database were used in extracting patches for building two dictionaries. The K-SVD algorithm was used in training the dictionaries. Then the effective segmentation was implemented on low-resolution image. Through solving optimization problem via orthogonal matching pursuit algorithm, the sparse representation for each low-resolution image patch with respect to Al was obtained, and the representation coefficients were applied to Ah in order to generate the corresponding high-resolution image patch. At the end of experiment the high-resolution image which satisfied the reconstruction constraint was achieved by using least squares algorithm. Numerical experiments about moon rover images from tests in the 2nd stage of Chang’e project demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm. Moreover, the proposed algorithm outperforms bicubic interpolation based method and the algorithm via Yang in terms of visual quality and the peak signal to noise ratio.

魏士俨, 申振荣, 张烁, 刘少创. 月球车图像超分辨率重建算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 436-439.

引用本文:

魏士俨, 申振荣, 张烁, 刘少创. 月球车图像超分辨率重建算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 436-439.

WEI Shiyan, SHEN Zhenrong, ZHANG Shuo, LIU Shaochuang. Moon Rover Image Super-Resolution Reconstruction Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(4): 436-439.

Citation:

WEI Shiyan, SHEN Zhenrong, ZHANG Shuo, LIU Shaochuang. Moon Rover Image Super-Resolution Reconstruction Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(4): 436-439.