1、遙感圖像放大是近年來遙感圖像處理的研究熱點，在軍事、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)和航天等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。本文以偏微分方程模型(PDE)為基礎(chǔ)，對遙感圖像放大的相關(guān)問題進(jìn)行研究，提出兩種有效的遙感圖像放大算法:基于改進(jìn)自蛇模型的自適應(yīng)PDE遙感圖像放大算法和基于稀疏編碼的PDE放大算法。主要創(chuàng)新點表現(xiàn)在以下方面:
　　1.提出一種基于改進(jìn)自蛇模型和正則項混合的自適應(yīng)PDE遙感圖像放大模型。在對Tikhonov正則項和傳統(tǒng)自蛇模型進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上

2、，針對Tikhonov正則項具有去除圖像噪聲、平滑圖像的功能，而自蛇模型可以較好的恢復(fù)圖像邊緣的特點，本文提出一種自適應(yīng)梯度的圖像處理模型。首先針對遙感圖像更加關(guān)注紋理細(xì)節(jié)區(qū)域的需求，對傳統(tǒng)的自蛇模型進(jìn)行了改進(jìn)，通過引入一個邊緣約束函數(shù)使改進(jìn)后的模型更具邊緣保持能力;然后，通過構(gòu)造一個自變量為圖像梯度，值域在0到1區(qū)間內(nèi)的嚴(yán)格單調(diào)遞增的權(quán)函數(shù)，將改進(jìn)的自蛇模型與Tikhonov正則項結(jié)合，提出了一種具有梯度自適應(yīng)特性的新的混合模型，實現(xiàn)

3、了對圖像邊緣區(qū)域和非邊緣區(qū)域的自適應(yīng)處理;最后將所提出的模型應(yīng)用于經(jīng)雙線性插值后的遙感圖像，實現(xiàn)了對遙感圖像的后處理，有效的保護(hù)了遙感圖像的邊緣和紋理細(xì)節(jié)區(qū)域信息。
　　2.提出一種基于稀疏編碼的偏微分方程圖像放大模型。首先通過引入范數(shù)約束和概率密度約束提出一種圖像的稀疏編碼方法，其中范數(shù)約束保證了像素位置的相似性，而像素的概率密度約束則保證了像素值的相似性，該方法減少了因稀疏編碼的近似值而引入的噪聲;在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于該

4、稀疏編碼方法的圖像放大后處理PDE模型，模型包含保真項、還原項和懲罰項，為了保證遙感圖像放大后的邊緣區(qū)域和細(xì)節(jié)紋理的特征，在懲罰項中引入了圖像塊的一階和二階導(dǎo)數(shù)特征，以保證在迭代過程中盡可能保持圖像的曲率特征。該模型應(yīng)用于插值放大后的圖像，有效的保證了放大后遙感圖像的紋理信息特征。
　　所提出的兩種遙感圖像放大模型，能夠針對遙感圖像放大后更關(guān)注圖像的邊緣、細(xì)節(jié)區(qū)域的特征進(jìn)行相應(yīng)的約束，在一定程度上保證了放大遙感圖像的后繼應(yīng)用需求。