基于压缩感知的月球探测器着陆图像超分辨重建

嫦娥工程二期的任务要求中,嫦娥3号的安全降落是最为关键的任务。因此,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,根据经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像,实现了月球探测器着陆图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse-Land模型,从美国阿波罗计划获取的月球影像、嫦娥1、2号卫星影像和嫦娥工程二期试验中获取的月球探测器图像中提取了大量训练图块,采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Al和Ah的学习,通过求解优化问题,获得待处理低分辨率图块的稀疏表示,并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后,运用最小二乘算法,得到满足重构约束的高分辨率图像。实验验证了算法的有效性,表明其在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。     

一种α稳定分布参数估计方法及其在冰源噪声统计建模中的应用

为研究冰源噪声的统计特性,扩展了一种用于合成孔径雷达图像信号参数估计的α稳定分布参数估计方法的适用范围,解决了该方法在特征指数α接近2时,偏斜参数β的估计精度严重下降的问题,并将其应用于北极冰源噪声的统计建模中。该方法利用两个特征函数点进行参数估计,第二个特征函数点ω₀的取值范围受尺度参数γ值影响。数值仿真表明:当γ∈[0.00006,0.4]时,ω₀> 1时的参数估计性能更好;当γ∈(0.4,2]时, 0 <ω₀ <0.5时的参数估计性能更好。北极噪声数据的验证结果表明,ω₀> 1时的α稳定分布对冰源噪声表现出良好的建模效果。最后给出了不同海冰状态下α值的统计规律。