[发明专利]一种高分辨率卫星影像超分辨重建方法

权利要求书

1.一种高分辨率卫星影像超分辨重建方法，其特征是，该方法由以下步骤实现：

步骤一、输入8帧序列低分辨率图像，并对所述图像的第一帧构造初始重建影像；

步骤二、采用主动观点图像降质分析模型计算其他帧的模糊矩阵，以及其他帧相对第一帧的几何形变矩阵，并根据初始重建影像较第一帧的放大比例确定降采样矩阵；

计算模糊矩阵的过程为：

采用倾斜刃边法求解模糊矩阵，根据边缘检测结果初步确定每一行上的边缘点，根据求得的边缘点，按行采样边缘点两侧数据点，作为ESF采样点，对每一行ESF数据点对应位置求平均，得到最终的ESF，差分法得到LSF数据点，根据LSF数据点计算二维点扩散函数图像，即模糊矩阵；

步骤三、采用改进的POCS超分辨重建方法，设计残差计算公式、残差约束集和点投影算子，对初始重建影像进行迭代修正，实现高分辨率卫星影像的超分辨重建。

2.根据权利要求1所述的一种高分辨率卫星影像超分辨重建方法，其特征在于，步骤一中，采用双线性插值与解卷积方法并进行GPU优化，利用求得的图像点扩散函数对初始重建影像进行复原；

所述解卷积方法用到的图像点扩散函数利用刃边法求得；

首先在图像中选取刃边区域，采用Canny算子进行边缘检测，根据边缘检测结果，初步确定每一行上的边缘点，根据求得的边缘点，按行采样边缘点两侧数据点，作为ESF采样点；对每一行ESF数据点对应位置求平均，得到最终的ESF；利用差分法得到LSF数据点，根据求得的图像点扩散函数采用最大似然迭代反卷积的方法对初始重建影像进行复原。

3.根据权利要求1所述的一种高分辨率卫星影像超分辨重建方法，其特征在于，所述几何形变矩阵的计算基于SIFT的图像配准，包括图像特征点的提取，特征点的匹配，图像间的变换矩阵的求解。