Работен поток на алгоритъма за регистрация на изображения на ниво sub-voxel с висока прецизност, базиран на комбинация от ориентирано бързо и завъртано кратко (ORB) извличане на функции и процес на регистрация въз основа на интензивност. RANSAC: консенсус на произволна извадка.

пълен

Двете области на изследване, използвани в тази работа.

Сравнение на оригинално изображение GF-4 (a) и регистрирано в лентата изображение (b).

Резултати от възстановяването със супер резолюция (SRR) за експеримент 1, използвайки (а) билинейна интерполация (BI), (b) итеративна обратна проекция (IBP), (c) проекция върху изпъкнали множества (POCS) и (d) смесени разредено представяне не-изпъкнали методи от обща вариация от висок ред (MSR-NCHOTV). Панелите с суфиксите 1, 2 и 3 показват областта за увеличение на местните детайли на съответния панел в лявата колона.

Резултати от възстановяването със супер резолюция (SRR) за експеримент 1, използвайки (а) билинейна интерполация (BI), (b) итеративна обратна проекция (IBP), (c) проекция върху изпъкнали множества (POCS) и (d) смесени разредено представяне не-изпъкнали методи от обща вариация от висок ред (MSR-NCHOTV). Панелите с суфиксите 1, 2 и 3 показват областта за увеличение на местните детайли на съответния панел в лявата колона.

Рязкост на изображението (a) и SNR (b) за експеримент 1.

Разпределение на 512 пробни точки, избрани от SRR изображението за експеримент 1, получено с помощта на предложения алгоритъм MSR-NCHOTV.

Резултати от класификацията на SRR изображенията за експеримент 1, получени при използване на (a) BI, (b) POCS, (c) IBP, (d) MSR-NCHOTV.

SRR изображенията за експеримент 2, получени при използване на (a) BI, (b) POCS, (c) IBP, (d) MSR-NCHOTV. Панелите с суфиксите 1, 2 и 3 показват областта за увеличение на местните детайли на съответния панел в лявата колона.

SRR изображенията за експеримент 2, получени при използване на (a) BI, (b) POCS, (c) IBP, (d) MSR-NCHOTV. Панелите с суфиксите 1, 2 и 3 показват областта за увеличение на местните детайли на съответния панел в лявата колона.

Рязкост на изображението (a) и SNR (b) за експеримент 2.

Разпределение на 509 пробни точки, избрани от SRR изображението за експеримент 2, получено с помощта на предложения алгоритъм MSR-NCHOTV.

Резултати от класификацията на SRR изображенията за експеримент 2, получени при използване на (a) BI, (b) POCS, (c) IBP, (d) MSR-NCHOTV.

Резюме

1. Въведение

2. Методология

2.1. Модел на деградация на изображения с дистанционно наблюдение

2.2. Смесено оскъдно представяне въз основа на неизпъкнала обща вариация от по-висок ред

2.3. Класификация на мултиспектрални изображения с помощта на MSR-NCHOTV

2.4. Съвместна регистрация на ниво Sub-Voxel между ленти с изображения

3. Експериментални данни и предварителна обработка

3.1. Експериментални данни

3.2. Изследователска област

39 ° 00′ с.ш. и 117 ° 20 ′

118 ° 00′E. Данните са получени в 10:40 ч. На 24 август 2018 г. Новият район Binhai New има 153 км брегова линия, суша 2270 km 2 и морска площ 3000 km 2. Климатичните характеристики на района имат компоненти на континентален топъл умерен пояс, мусонен климат и морски климат.

37 ° 23′N и 121 ° 43 ′

122 ° 19′E, обхваща обща площ от 1645 km 2 и има 155,88 km брегова линия. Областта има континентален мусонен климат с четири различни сезона.