[发明专利]一种基于姿态信息约束的MAP-MRF超分辨率图像重建方法

摘要

本发明公开了一种基于姿态信息约束的MAP‑MRF超分辨率图像重建方法，包括以下步骤：S1,建模与计算；S2，提取图像特征点；S3，建立图像序列的MAP‑MRF模型；S4，重建超分辨率：利用迭代重加权最小二乘方法进行模糊核估计，利用置信传播算法求解MRF最优解，完成超分辨率重建。本发明方法与传统超分辨率图像重建方法相比，增加了姿态信息约束，在图像之外提供了非冗余时空信息；采用MAP‑MRF模型更符合实际图像序列成像模型，可有效避免先验模型失配导致的误差，重建出的高分辨率图像更清晰，细节信息更突出，能有效的抑制噪声放大和改良观测矩阵奇异性问题。

主权项

1.一种基于姿态信息约束的MAP‑MRF超分辨率图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建模与计算：准备图像重建所需数据，包括低分辨率图像序列和对应的卫星平台姿态信息，基于姿态信息求解姿态变化模型和序列图像的像移模型，计算图像之间的运动矢量；S2，提取图像特征点：采用SIFT算法提取图像特征点，结合图像移限定判别阈值，去除误配点，基于特征点进行图像配准；S3，建立图像序列的MAP‑MRF模型：建立图像序列的MAP‑MRF模型，将超分辨率图像重建转化为求解最大后验概率问题；S4，重建超分辨率：利用迭代重加权最小二乘方法进行模糊核估计，利用置信传播算法求解MRF最优解，完成超分辨率重建。