当前位置: 首 页 - 科学研究 - 学术动态 - 学术报告 - 正文

数学学院、所2020年系列学术活动(第246场):杨雪 钱学森空间技术实验室

发表于: 2020-10-14   点击: 


报告题目:基于混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法

报 告 人:杨雪  中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室

报告时间:2020年10月20日  19:00-20:00

报告地点:腾讯会议  会议ID:625 744 920  密码:135246

点击链接入会:

https://meeting.tencent.com/s/5EhIbkxxEMai

校内联系人:邹永魁 zouyk@jlu.edu.cn


报告摘要:

超分辨率重建是当前卫星遥感数据空间分辨率提升的重要技术,但目前现有的超分辨率重建方法在处理具有复杂地物特征的影像时效果往往不佳。当遥感影像中包含有各种非均匀地物信息时,难以构建一种通用的模型来解决遥感影像的病态问题。基于此,报告中结合图像稀疏表达与非凸高阶全变分理论,提出了一种混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法(MSR-SRR)。这种方法以遥感图像在多重变换域的稀疏性表达作为先验概率模型,通过正则化方法来完成超分辨率重构,不仅保留了超分重建结果影像的边缘信息,而且对影像中产生的“阶梯效应”进行了适当的平滑处理。该方法利用迭代重加权L1交替方向乘子方法进行求解,提高了算法的运行效率,改善了影像质量。


报告人简介:

杨雪,中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室。主要研究方向图像配准,超分辨率重建,GPU算法加速。