基于Contourlet域的遥感图像超分辨率复原技术 (2010年)

通过Contourlet域对遥感图像进行超分辨复原，采用了具有的更好方向性和各向异性特点的Contourlet系数作为特征表示，并通过最小欧氏距离进行全局的匹配选择。根据匹配的高频细节信息分布特点，引入了隐马尔可夫树(HMT)模型对遥感图像的Contourlet系数建模，运用期望最大(EM)算法对其进行参数估计，并结合贝叶斯估计原理，对叠加后的Contourlet系数进行修复、反变换后，最终完成了对低分辨率遥感图像的超分辨率复原。