基于圖像塊統(tǒng)計特性的EPLL遙感圖像復(fù)原方法.pdf

1、遙感圖像作為一類重要的信息源，大大擴展了人們的觀察視野，但是，在成像和傳輸過程中，不可避免地會產(chǎn)生噪聲、模糊等退化現(xiàn)象。要更好地實現(xiàn)遙感的應(yīng)用，必須對圖像進(jìn)行復(fù)原處理。分析和構(gòu)建圖像統(tǒng)計特性模型是圖像復(fù)原的重要基礎(chǔ)工作。目前已有了一些通用的圖像復(fù)原方法，但在遙感圖像復(fù)原方法方面還不盡人意。如何結(jié)合遙感圖像的特點，充分利用圖像統(tǒng)計特性的先驗知識構(gòu)建有力的圖像復(fù)原方法仍是有待深入研究的問題。
　　論文回顧了現(xiàn)有的統(tǒng)計特性建模方法；論證

2、了基于圖像塊的先驗知識具有很好的描述局部特征、易于獲得和運用等優(yōu)點；并介紹了新近出現(xiàn)的基于圖像塊先驗知識的EPLL（Expected Patch Log Likelihood）圖像復(fù)原方法。本論文深入研究了將EPLL方法用于高分辨率光學(xué)遙感圖像的復(fù)原，以實現(xiàn)在提高圖像整體質(zhì)量的同時保護(hù)局部細(xì)節(jié)的目的。
　　首先，論文研究和實現(xiàn)了將基于圖像塊外部統(tǒng)計特性的EPLL方法應(yīng)用于遙感圖像的復(fù)原方法。算法對高分辨率可見光遙感圖像的去噪和去模

3、糊的復(fù)原效果，優(yōu)于目前公認(rèn)的性能優(yōu)異的BM3D（Block-Matching and3D filtering）方法。
　　其后，論文提出了一種分場景圖像塊統(tǒng)計特性的EPLL遙感圖像復(fù)原方法。針對不同場景遙感圖像具有不同統(tǒng)計特性參數(shù)的情況，將遙感圖像按場景分類，分別構(gòu)建不同場景圖像塊的外部統(tǒng)計特性模型。由于充分考慮到不同類別場景遙感圖像塊統(tǒng)計特性之間存在的差異，該方法取得了比不考慮場景類別的EPLL算法更好的圖像復(fù)原效果。