提出一种预估计混叠度的PEMAP(pre-estimated MAP (maximum a posteriori))算法,用于卫星图像的地面超分辨率处理.它通过频域分析确定卫星图像的混叠度,将其作为先验信息在空域控制MAP估计的循环迭代,联合估计帧间位移和高分辨率图像....提出一种预估计混叠度的PEMAP(pre-estimated MAP (maximum a posteriori))算法,用于卫星图像的地面超分辨率处理.它通过频域分析确定卫星图像的混叠度,将其作为先验信息在空域控制MAP估计的循环迭代,联合估计帧间位移和高分辨率图像.该算法克服了最大后验概率MAP算法的盲目性和不稳定性,使其适应性更好.实际的卫星图像处理显示了较好的处理效果.展开更多
本文研究用神经网络方法估计 AR 参数的线性预测数据外推超分辨雷达成象,并用神经网络方法和 Burg 方法对计算机仿真数据和微波暗室实测数据进行了验证。成象结果表明,两种方法在较低的信噪比条件下均具有超分辨能力,且随着 VLSI 技术...本文研究用神经网络方法估计 AR 参数的线性预测数据外推超分辨雷达成象,并用神经网络方法和 Burg 方法对计算机仿真数据和微波暗室实测数据进行了验证。成象结果表明,两种方法在较低的信噪比条件下均具有超分辨能力,且随着 VLSI 技术的发展,神经网络方法将是一种很有希望的超分辨成象方法。展开更多
文摘提出一种预估计混叠度的PEMAP(pre-estimated MAP (maximum a posteriori))算法,用于卫星图像的地面超分辨率处理.它通过频域分析确定卫星图像的混叠度,将其作为先验信息在空域控制MAP估计的循环迭代,联合估计帧间位移和高分辨率图像.该算法克服了最大后验概率MAP算法的盲目性和不稳定性,使其适应性更好.实际的卫星图像处理显示了较好的处理效果.
