最优方向耦合字典学习的遥感影像超分辨率重建

来源：计算机工程与应用杂志2018年第7期北京时间：

作者：王 雪1，隋立春1，2，杨振胤3，康军梅1

单位：1.长安大学 地质工程与测绘学院，西安 710054；2.地理国情监测国家测绘地理信息局 工程技术研究中心，西安 710054；3.中国电建集团 西北勘测设计研究院有限公司，西安 710065

摘要：针对遥感影像超分辨率重建问题，提出了一种改进联合字典学习的超分辨率重建模型。利用最优方向字典更新算法进行耦合字典对的学习，将由低分辨率字典学习得到的稀疏系数传递至高分辨率字典学习空间，形成高、低分辨率字典对，重建得到高分辨率遥感影像。该算法通过优化，实现训练样本自动截取，通过验证实验表明：与已有的经典算法相比，提出的算法定量评价指标有明显改善，同时，在字典学习过程中所需时间远少于现有经典算法，大大提高了遥感影像重建的效率，其重建影像更加清晰，几何纹理结构更加明显，证明了该算法的高效性。

关键词：耦合字典,最优方向法,超分辨率重建,遥感影像,稀疏表示