Оценка качества изображений при повышении разрешения на основе пространственного спектрального синтеза

Рассмотрены два метода улучшения изображений с использованием спектральных представлений. Первый метод основан на предположении, что доступна информация о деталях высокого пространственного разрешения, задаваемая дополнительным опорным изображением. Изображение высокого разрешения построено с помощью комбинации пространственных спектров основного и опорного изображений. Второй метод не требует привлечения дополнительной информации. Изображение высокого разрешения синтезировано на основе аналитического продолжения спектра исходного изображения в область высоких пространственных частот. Выполнено исследование по выбору численной меры сходства (различия) изображений в задаче оценки качества повышения пространственного разрешения с применением разработанных методов. Получены результаты поиска оптимальных параметров спектрального синтеза в заданном пространственном разрешении. Проведено сравнение результатов оценки качества изображений, улучшенных с помощью интерполяции Ланцоша, и разработанными методами с оптимальными параметрами.

Литература

[1] Bondur V.G. Modern approaches to processing large hyperspectral and multispectral aerospace data flows // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2014. Vol. 50. No. 9. P. 840-852. DOI: 10.1134/S0001433814090060

[2] Bondur V.G., Zverev A.T. A method of earthquake forecast based on the lineament analysis of satellite images // Doklady Earth Sciences. 2005. Vol. 402. No. 4. P. 561-567.

[3] Bondur V.G. Satellite monitoring of wildfires during the anomalous heat wave of 2010 in Russia // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2011. Vol. 47. No. 9. P. 1039-1048. DOI: 10.1134/S0001433811090040

[4] Бондур В.Г., Смирнов В.М. Метод мониторинга сейсмоопасных территорий по ионосферным вариациям, регистрируемым спутниковыми навигационными системами // Доклады Академии Наук. Науки о Земле. 2005. Т. 402. № 5. С. 675-679.

[5] Бондур В.Г., Килер Р.Н., Старченков С.А., Рыбакова Н.И. Мониторинг загрязнений прибрежных акваторий с использованием многоспектральных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения // Исследование Земли из космоса. 2006. № 6. С. 42-49.

[6] Бондур В.Г., Зубков Е.В. Выделение мелкомасштабных неоднородностей оптических характеристик верхнего слоя океана по многозональным спутниковым изображениям высокого разрешения. Часть 1. Эффекты сброса дренажных каналов в прибрежные акватории // Исследования Земли из космоса. 2005. № 4. С. 54-61.

[7] Бондур В.Г. Аэрокосмические методы и технологии мониторинга нефтегазоносных территорий и объектов нефтегазового комплекса // Исследование Земли из космоса. 2010. № 6. С. 3-17.

[8] Бондур В.Г., Дулов В.А., Мурынин А.Б., Юровский Ю.Ю. Исследование спектров морского волнения в широком диапазоне длин волн по спутниковым и контактным данным // Исследование Земли из космоса. 2016. № 1-2. С. 7-24. DOI: 10.7868/S0205961416010048

[9] Мурынин А.Б. Восстановление пространственных спектров морской поверхности по оптическим изображениям в нелинейной модели поля яркости // Исследование Земли из космоса. 1990. № 6. С. 60-70.

[10] Бондур В.Г., Мурынин А.Б. Методы восстановления спектров морского волнения по спектрам аэрокосмических изображений // Исследование Земли из космоса 2015. № 6. С. 3-14. DOI: 10.7868/S0205961415060020

[11] Бондур В.Г. Методы моделирования полей излучения на входе аэрокосмических систем дистанционного зондирования // Исследование Земли из космоса. 2000. № 5. С. 16-27.

[12] Бочкарева В.Г., Матвеев И.А., Мурынин А.Б., Цурков В.И. Методы улучшения качества изображений, основанные на пространственном спектральном анализе // Известия РАН. Теория и системы управления. 2015. № 6. С. 115-123.

[13] Гурченков А.А., Бочкарева В.Г., Мурынин А.Б., Трекин А.Н. Улучшение качества изображений методом экстраполяции пространственных спектров // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2016. № 2. С. 91-102. DOI: 10.186981/1812-3368-2016-2-91-102

[14] Трекин А.Н., Матвеев И.А., Мурынин А.Б., Бочкарева В.Г. Метод повышения разрешения космических изображений с использованием априорной информации в векторной форме для сохранения границ // Машинное обучение и анализ данных. 2015. Т. 1. № 12. С. 1717-1730. DOI: 10.1109/83.951537

[15] Матвеев И.А., Мурынин А.Б. Идентификация объектов по стереоизображениям. Оптимизация алгоритмов восстановления поверхности // Известия РАН. Теория и системы управления. 1998. Т. 37. № 3. С. 149-155.

[16] A survey of classical methods and new trends in pansharpening of multispectral images / I. Amro, J. Mateos, M. Vega, R. Molina, A.K. Katsaggelos // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2011. Vol. 1. No. 79. P. 1-22. DOI: 10.1186/1687-6180-2011-79

[17] Getreuer P. Linear methods for image interpolation // Image Processing On Line. 2011. Vol. 1. URL: http://dx.doi.org/10.5201/ipol.2011.g_lmii (дата обращения: 18.06.2016).

[18] Turkowski K., Gabriel S. Filters for common resampling tasks. In: Graphics gems I. Boston: Acad. Press, 1990. P. 147-165.

[19] Su D., Willis P. Image interpolation by pixel level data-dependent triangulation // Computer Graphics Forum. 2004. Vol. 23. P. 189-202. DOI: 10.1111/j.1467-8659.2004.00752.x

[20] Tappen M.F., Russell B.C., Freeman W.T. Efficient graphical models for processing images // Computer Vision and Pattern Recognition. 2004. P. 673-680. DOI: 10.1109/CVPR.2004.89

[21] Tsurkov V.I. An analytical model of edge protection under noise suppression by anisotro-pic diffusion // J. Computer and Systems Sciences International. 2000. Vol. 39. No. 3. P. 437-440.

[22] Aly H., Dubois E. Image up-sampling using total variation regularization with a new observation model // IEEE Transactions on Image Processing. 2005. Vol. 14. No. 10. P. 16471659. DOI: 10.1109/TIP.2005.851684

[23] Bevilacqua M. Algorithms for super-resolution of images and videos based on learning methods // Image Processing. Universite Rennes. 2014. Vol. 1. URL: https://people.rennes.inria.fr/Christine.Guillemot/theseMarco.pdf (дата обращения: 14.08.2016).

[24] Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю. Проблемы технического зрения в современных авиационных системах // Механика, управление и информатика. 2011. № 6. С. 11-44.

[25] Бондур В.Г. Моделирование двумерных случайных полей яркости на входе аэрокосмической аппаратуры методом фазового спектра // Исследование Земли из космоса. 2000. № 5. С. 28-44.

[26] Zomet A., Peleg S. Multi-sensor super-resolution // Applications of Computer Vision. 2002. (WACV-2002). Proceedings. Sixth IEEE Workshop on. IEEE. 2002. P. 27-31. DOI: 10.1109/ACV.2002.1182150

[27] Матвеев И.А., Мурынин А.Б. Принципы построения системы стереоскопического зрения для управления движением робота // Известия РАН. Теория и системы управления. 2003. № 3. С. 184-192.

[28] Методы компьютерной обработки изображений / под ред. В.А. Сойфер. М.: Физматлит, 2003. 782 с.

[29] Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.

[30] Wang Z., Simoncelli E.P. Translation insensitive image similarity in complex wavelet domain // Proc. IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP ’05). 2005. Vol. 2. P. 573-576. DOI: 10.1109/ICASSP.2005.1415469