[发明专利]基于自适应混合扩散模型的遥感图像放大方法

摘要

本发明公开一种基于自适应混合扩散模型的遥感图像放大方法，属于图像处理领域，是在双线性插值的基础上，根据图像在平坦和边缘区域的像素值梯度特征，采用混合调和模型与改进的自蛇模型对初始放大后的图像进行更新。在平坦区域，各向同性的调和模型起主要作用；而在边缘区域，具有边缘增强作用的改进自蛇模型则起主要作用，从而既缓解了调和模型在边缘处的模糊现象，又避免了传统自蛇模型在边缘处的生硬效果并且降低了其对初始位置选取的敏感性，进而能够取得更高的主客观质量。

主权项

1.一种基于自适应混合扩散模型的遥感图像放大方法，其特征在于按如下步骤进行：步骤1. 输入待放大的低分辨率遥感图像，设的大小为像素；步骤2. 使用双线性插值法将图像放大倍，得到初始的高分辨率图像；步骤3. 令中来自的像素的值保持不变，而中其它像素的值则由混合扩散模型进行更新：步骤3.1 对于中的某个待更新像素，计算该点处的梯度值，从而确定其在图像中所处的区域类型，即当趋于0时，像素处于平坦区域，而当趋于时，像素处于边缘区域；步骤3.2 根据公式计算像素的混合扩散权重：  步骤3.3 根据公式建立像素的混合扩散模型：  其中，表示梯度向量的模长，为常数，表示像素的初始值，表示像素经过更新后的值；步骤3.4 用Euler‑Lagrange方法计算使公式取得最小值时对应的，其形式由公式所示的梯度下降流给出：  其中，表示散度，函数，所述为常数；步骤3.5 采用有限差分法迭代求解公式的，并将其解作为像素的值；若所有像素更新完毕，则算法结束，否则，转入步骤3.1。