本书是作者多年从事遥感影像处理与分析教学、科研工作中关于图像超分辨率重建研究的总结，主要介绍卫星遥感影像超分辨率处理的基本原理、方法和技术。
　　书中首先介绍了图像超分辨率的基本理论和方法，然后介绍了卫星影像的超分辨率重建技术，包括卫星影像退化因素分析及辨识、基于退化模型的卫星影像超分辨率重建、基于学习的卫星影像超分辨率重建、多角度卫星影像超分辨率重建、红外影像超分辨率重建、光学影像辅助的异源图像超分辨率重建，以及高/多光谱遥感影像空间超分辨率重建等，最后介绍了光谱超分辨率重建。


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北京市科技进步一等奖面向应用的航天遥感软硬一体化仿真技术与应用示范

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 超分辨率问题的源起 1
1.2 超分辨率重建的理论依据 4
1.3 超分辨率重建研究的意义 6
1.4 超分辨率重建的基本方法分类 7
参考文献 8
第2章 卫星影像退化因素分析及辨识 9
2.1 系统噪声 9
2.1.1 光电散粒噪声 9
2.1.2 读出噪声 9
2.1.3 斑点噪声 10
2.1.4 条带噪声 10
2.1.5 脉冲噪声 11
2.2 信噪比估计 11
2.3 光学系统退化参数估计 23
2.3.1 散焦退化半径估计 24
2.3.2 运动退化参数估计 27
2.3.3 高斯散焦退化参数估计 36
2.4 大气湍流退化参数估计 41
参考文献 44
第3章 基于退化模型的卫星影像超分辨率重建 46
3.1 遥感卫星典型成像模式 46
3.1.1 光机扫描成像仪 46
3.1.2 线阵推扫成像仪 47
3.1.3 面阵凝视成像仪 48
3.2 图像超分辨率问题的退化模型 49
3.3 图像超分辨率重建问题的两个特性 50
3.3.1 反问题 50
3.3.2 不适定性问题 51
3.4 单幅图像超分辨率重建 51
3.4.1 反向迭代投影方法 52
3.4.2 非盲去卷积方法 53
3.4.3 盲去卷积方法 55
3.5 序列图像超分辨率重建 57
3.5.1 频率域超分辨率重建方法 58
3.5.2 非均匀插值方法 61
3.5.3 凸集投影方法 63
3.5.4 最大后验概率方法 64
3.5.5 其他方法 68
参考文献 68
第4章 基于学习的卫星影像超分辨率重建 71
4.1 基于神经网络的超分辨率重建 71
4.1.1 基于霍普菲尔德和BP神经网络的超分辨率重建 71
4.1.2 基于深度学习的超分辨率重建 73
4.2 基于流形学习的超分辨率重建 85
4.2.1 基本概念 85
4.2.2 基于局部线性嵌入的降维方法 86
4.2.3 基于邻域嵌入的超分辨率重建方法 87
4.3 基于稀疏表示的超分辨率重建 90
4.3.1 压缩感知理论和超分辨率重建 90
4.3.2 稀疏表示理论 91
4.3.3 过完备字典学习 93
4.3.4 基于稀疏表示的超分辨率重建的经典方法 94
4.3.5 Zeyde超分辨率重建方法 97
4.3.6 基于多尺度自相似的学习方法 101
参考文献 105
第5章 多角度卫星影像超分辨率重建 109
5.1 引言 109
5.2 多角度影像配准 110
5.2.1 遥感影像配准一般步骤 110
5.2.2 遥感影像配准方法分类 112
5.3 多角度影像超分辨率重建 120
5.3.1 传统非均匀插值方法的超分辨率重建 120
5.3.2 非均匀插值方法的改进 124
5.3.3 基于核回归的非均匀插值方法的超分辨率重建 127
5.3.4 基于模型的多角度遥感影像超分辨率重建 130
5.3.5 实验结果及分析 132
参考文献 136
第6章 红外图像超分辨率重建 142
6.1 红外成像原理及模型 142
6.1.1 红外成像的物理过程 142
6.1.2 红外焦平面阵列的成像模型 144
6.2 影响红外系统分辨率的主要因素 145
6.3 红外图像超分辨率重建 147
6.4 基于插值方法的红外图像超分辨率重建 148
6.5 基于退化模型的红外图像超分辨率重建 154
6.5.1 基于最大后验概率方法的红外图像超分辨率重建 154
6.5.2 基于凸集投影方法的红外图像超分辨率重建 159
6.5.3 基于正则化方法的红外图像超分辨率重建 164
6.6 基于流形学习的红外图像超分辨率重建 172
参考文献 176
第7章 光学影像辅助的异源图像超分辨率重建 180
7.1 概述 180
7.2 基于可见光影像辅助的红外图像超分辨率重建 182
7.2.1 基于边缘相关性分析的红外图像超分辨率重建 182
7.2.2 基于总广义变差正则化的红外图像超分辨率重建 186
7.2.3 实验结果及分析 195
7.3 基于可见光影像辅助的深度图像超分辨率重建 201
7.3.1 基于双边滤波的深度图像超分辨率优化重建 202
7.3.2 基于马尔可夫随机场模型的深度图像超分辨率重建 205
7.3.3 基于总广义变差正则化的深度图像超分辨率重建 207
7.3.4 实验结果及分析 211
参考文献 218
第8章 高/多光谱遥感影像空间超分辨率重建 222
8.1 引言 222
8.2 混合像元解混和定位简述 222
8.3 高/多光谱混合像元线性分解模型 224
8.3.1 混合像元线性分解模型 224
8.3.2 端元选取方法 224
8.3.3 高/多光谱影像混合像元分解 232
8.4 高/多光谱影像亚像元定位 237
8.4.1 亚像元定位 237
8.4.2 基于位置可信度分析的高光谱亚像元定位 238
8.4.3 基于元胞自动机多光谱亚像元定位 239
参考文献 242
第9章 光谱超分辨率重建 245
9.1 引言 245
9.2 基于多光谱影像的超光谱影像重建 246
9.2.1 光谱超分辨率重建基本思想 246
9.2.2 基于像元解混的光谱超分辨率重建流程 246
9.3 光谱超分辨率重建实现 248
9.3.1 多光谱地表反射率图像获取 248
9.3.2 多光谱端元提取 249
9.3.3 多光谱迭代插值 251
9.3.4 插值光谱选择 258
9.3.5 高光谱传感器响应采样 259
9.3.6 高光谱影像合成 260
9.4 光谱超分辨率实验及分析 261
9.4.1 实验方案 261
9.4.2 测试数据选择 261
9.4.3 光谱超分辨率真实性验证 262
9.4.4 光谱影像分类能力验证 272
参考文献 278