专利名称：基于亚像元映射的高光谱图像超分辨重建方法
技术领域：
本发明属于图像处理技术领域，适用于高光谱遥感图像重建，具体涉及一种基于亚像元映射的高光谱图像超分辨重建方法。
背景技术：
近年来，卫星遥感技术得到了飞速的发展，新兴起的高光谱遥感成像技术能够在很多、很窄且准连续的光谱波段上获取地表观测数据，为人们提供更加丰富的地物观测信息，大大增强了直接从遥感图像中辨识和分析地物状况的能力。但是高光谱成像技术在获得很高的光谱分辨率的同时空间分辨率受到了限制，因此如何提升高光谱遥感图像的空间分辨率成为了亟待解决的问题。
对于与待成像空间平面相距R的空间遥感平台，在忽略光学系统非线性畸变和噪声干扰影响的条件下，其空间分辨率AL可以表示为
权利要求
1.基于亚像元映射的高光谱图像超分辨重建方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤I，亚像元映射； 步骤1.1，采用混合像元分解方法获取原始高光谱遥感图像中每个像元内各种地物的比例值，称为丰度值； 步骤I. 2,将原始高光谱遥感图像中的每个像元称为粗像元,将每个粗像元划分为n￡n个亚像元，其中n为预定义的分辨率放大倍数； 步骤I. 3，根据已知的每种地物在每个像元中的丰度值，将每个亚像元随机分配为某一种地物，即得到初始化的地物分布图像； 步骤I. 4，根据迭代优化准则，利用模拟退火算法对已初始化的地物分布图像进行迭代优化，直至满足迭代终止条件，所述的迭代优化准则基于地物分布的局部连续性和地物分布的全局相似性，其中， 地物分布的局部连续性，是指在局部范围内同样类别的地物比不同种类别的地物分布的要近； 地物分布的全局相似性，是指在全局范围内具有相似比例地物组成的粗像元内的地物分布具有相似性，由此任一像元可以由与其地物分布相似的像元表示； 以下目标函数作为所述的迭代优化准则
2.根据权利要求I所述基于亚像元映射的高光谱图像超分辨重建方法，其特征在于，所述步骤I. I中的混合像元分解方法是指得到组成混合像元的每种典型地物的比例，其中混合像元是指获得的高光谱图像中包含有不同类型地物的像元。
3.根据权利要求I所述基于亚像元映射的高光谱图像超分辨重建方法，其特征在于，所述步骤I. 4中迭代优化过程是通过不断的迭代来改变地物的分布，其中每次迭代过程都会使得目标函数-凡+l十nL值减小，所述终止条件是目标函数值不 I
全文摘要
基于亚像元映射的高光谱图像超分辨重建方法，首先进行亚像元映射，采用混合像元分解方法获取原始高光谱遥感图像中每个像元内各种地物的比例值，再将原始高光谱遥感图像中的每个像元即粗像元划分为n￡n个亚像元，其中n为预定义的分辨率放大倍数；然后根据已知的每种地物在每个像元中的丰度值，将每个亚像元随机分配为某一种地物，即得到初始化的地物分布图像；最后根据迭代优化准则，利用模拟退火算法得到一幅分辨率是原始图像n倍的地物分布图像；最终基于亚像元映射进行超分辨重建，本发明同时考虑了地物的局部和全局分布特性，避免了仅针对地物分布的局部特性求解时带来的不真实性，使得能够从地物分布图像得到高光谱遥感图像。
文档编号G06T5/50GK102682441SQ20121005136
公开日2012年9月19日 申请日期2012年3月1日 优先权日2012年3月1日
发明者孙卫东, 黄慧娟 申请人:清华大学