本书对多源遥感图像超分辨率重建与应用进行总结，并针对遥感图像超分辨率重建过程中存在的问题给出一些解决方法，这些方法均为作者近年来的研究成果。本书共分为6章：第1章主要对遥感图像配准、遥感图像超分辨率重建算法与图像质量评价方法进行综述；第2章介绍特征匹配方法，包括点特征匹配、直线特征匹配以及图像配准方法；第3章介绍多模态遥感影像匹配；第4章主要对近年来遥感图像超分辨率重建方法予以总结，主要包括基于插值的重建方法、基于重建的重建方法以及基于增强的重建方法；第5章主要针对超分辨率重建过程中存在的问题给出解决方法，主要包括基于单幅细节提升的超分辨率重建方法与基于多幅细节提升的超分辨率重建方法；第6章主要介绍基于遥感影像超分辨率重建的应用，包括超分辨率重建在卫星平台振动探测中的可行性分析、超分辨率重建在遥感影像小目标检测中的应用。
本书可作为图像匹配、超分辨率重建与应用方向硕士生、博士生、专业教师的科研参考用书，也可为广大遥感图像处理与计算机视觉处理的科技工作者提供技术参考。

目录



第1章绪论1

1.1遥感影像配准综述2

1.2遥感影像超分辨率重建算法综述3

1.3图像质量评价综述8

本章参考文献9

第2章特征匹配17

2.1点特征匹配17

本节参考文献22

2.2直线特征匹配23

2.2.1重合度约束直线特征匹配算法24

本小节参考文献29

2.2.2线段元支撑区主成分相似性约束特征线匹配30

本小节参考文献35

2.2.3多重约束下的直线特征匹配算法35

本小节参考文献41

2.3影像匹配42

2.3.1Delaunay三角网优化下的小面元遥感影像配准算法43

本小节参考文献47

2.3.2多策略结合的影像匹配方法49

本小节参考文献61

第3章多模态遥感影像匹配62

3.1多模态遥感影像匹配研究现状63

3.1.1基于特征的匹配方法63

3.1.2基于区域的匹配方法65

3.1.3基于深度学习的匹配方法66

本节参考文献67

3.2多模态影像匹配方法框架与相关工作72

3.2.1多模态影像匹配方法框架72

3.2.2多模态影像特征匹配算法75

3.2.3多模态影像模板匹配算法80

本节参考文献85

3.3多模态影像梯度方向加权的快速匹配方法86

3.3.1影像梯度与结构特征模板87

3.3.2梯度方向加权描述的多模态影像匹配方法90

3.3.3实验结果97

本节参考文献113

3.4多尺度特征描述的多模态影像两步匹配方法114

3.4.1相位一致性模型115

3.4.2从粗到精的多尺度特征两步匹配方法118

3.4.3实验结果123

本节参考文献140

3.5以SAR影像为参考的光学卫星影像精准定向框架141

3.5.1定向框架143

3.5.2实验结果148

本节参考文献152


多源遥感图像超分辨率重建与应用
｜目录｜

第4章图像超分辨率重建相关理论155

4.1基于插值的超分辨率理论155

4.2基于重建的超分辨率理论157

4.3基于增强的超分辨率重建理论159

4.4影像多尺度分解与提取163

4.5影像质量评价指标163

4.5.1全参考评价指标164

4.5.2半参考评价指标165

4.5.3无参考评价指标165

本章参考文献166

第5章遥感图像超分辨率重建方法168

5.1多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建168

本节参考文献176

5.2基于多级主结构细节增强的超分辨率重建177

本节参考文献192

第6章基于遥感影像超分辨率重建的应用194

6.1超分辨率重建在卫星平台微振动探测中的可行性分析194

6.1.1遥感卫星平台微振动的测绘学分类研究194

6.1.2超分辨率重建在卫星平台颤振探测中的可行性202

6.1.3基于星敏感器原始星图的微振动探测207

6.1.4基于长时序星图恒星质心变化的微振动探测209

本节参考文献216

6.2超分辨率重建在遥感影像小目标检测中的应用218

6.2.1面向高分辨率遥感影像车辆检测的深度学习模型综述及适应性研究218

6.2.2超分辨率重建在遥感影像车辆目标检测中的可行性分析229

本节参考文献244