文献类型：期刊文章

作　　者：朱福珍[1] 李金宗[1] 朱兵[1] 李冬冬[1] 杨学峰[1]

机构地区：[1]哈尔滨工业大学图像信息与工程研究所,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《光学精密工程》

基　　金：国家"十一五"计划重点资助项目(No.51322020703)

年　　份：2010

卷　　号：18

期　　号：6

起止页码：1444-1451

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20102913085872)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了突破成像极限,经济可行地获取高质量的卫星图像,提出了一种基于径向基神经网络的超分辨率图像重建算法。以径向基神经网络为基础,依据卫星图像退化模型获取网络训练所需的学习样本图像,采用向量映射的方式加速网络收敛。其中,径向基函数的中心、宽度及网络的隐含层数、连接权值是决定径向基神经网络的关键参数,直接关系到网络的重建性能。采用最近邻聚类算法,动态地建立起基函数的中心及宽度,自适应地确定网络的隐含层数及连接权值。建立起的径向基函数神经网络显著地提高了图像重建性能和网络收敛速度(221s即可收敛)。仿真实验和泛化实验表明,训练好的径向基神经网络可以有效地进行卫星图像的超分辨率重建,效率高,误差小。

关 键 词：图像重建 超分辨率 径向基神经网络 最近邻聚类 向量映射  

分 类 号：TP183] TP391.4]