Wavelet Based Resolution Enhancement for Low Resolution Satellite Images

International audienceSatellite images play a major role in the analysis of land cover, topographic analysis, geosciences etc. There has always existed a tradeoff between the image resolution and the image cost. In this paper, a modified discrete wavelet transform and interpolation based technique is proposed for enhancing the resolution of satellite images having low resolution in such a way that a highly resolved satellite image can be obtained without losing any image information. The advent of DWT has given a major impetus to many techniques based on achieving super resolution starting with a single low resolution image. In the proposed method, DWT is employed on the input satellite image to decompose it into sub-bands then the high frequency sub- bands and the input low resolution satellite image have been interpolated to obtain four interpolated images which are later combined after minor alterations to the interpolated input image using IDWT. The quantitative peak signal-to-noise ratio (PSNR) and classification results show that the resolution has been enhanced to a good scale without losing any information content present in the satellite image

A method for optimal linear super-resolution image restoration

В статье предлагается метод сверхразрешения (измельчения сетки пикселов) цифровых изображений, основанный на применении линейной фильтрации к дискретному сигналу, дополненному нулями между отсчетами (пикселами). Для синтеза восстанавливающей системы вводится в рассмотрение непрерывно-дискретная модель наблюдения, характерная для реальных систем формирования изображений, в соответствии с которой изначально непрерывный сигнал сначала претерпевает линейные (динамические) искажения, а затем подвергается дискретизации и воздействию аддитивного шума. Для такой модели наблюдения строится процедура оптимального по критерию среднеквадратического отклонения процедура восстановления. Использование непрерывно-дискретной модели позволяет более адекватно описать искажения изображений, а также оценить остаточную погрешность такого восстановления, что полезно для решения ряда других задач (например, комплексирования изображений). В теоретической части статьи приводится общая схема линейного сверхразрешения сигнала, выводятся выражения для импульсной и частотной характеристики оптимальной восстанавливающей системы, а также для ошибки такого восстановления. Для краткости изложения материала всё описание ведется для одномерного сигнала, но полученные результаты предполагают естественное обобщение на случай двумерных изображений. Расчетный параграф статьи посвящен анализу ошибки сверхразрешающего восстановления в зависимости от параметров модели наблюдения. Продемонстрировано существенное превосходство предлагаемого метода по точности в сравнении с линейной интерполяцией, обычно применяемой при измельчении сетки пикселов изображения.Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-31-90113 в частях «Введение», «Общая схема линейного сверхразрешения сигнала», «Непрерывно-дискретная линейная модель наблюдения сигнала», «Оптимальное восстановление дискретных значений непрерывного сигнала», «Оптимальное восстановление дискретных значений непрерывного сигнала – анализ в спектральной области», «Ошибка оптимального восстановления», «Оптимальное восстановление полного непрерывного сигнала», проекта № 19-07-00474 в части «Исследование предлагаемого метода»

Recent Advances in Image Restoration with Applications to Real World Problems

In the past few decades, imaging hardware has improved tremendously in terms of resolution, making widespread usage of images in many diverse applications on Earth and planetary missions. However, practical issues associated with image acquisition are still affecting image quality. Some of these issues such as blurring, measurement noise, mosaicing artifacts, low spatial or spectral resolution, etc. can seriously affect the accuracy of the aforementioned applications. This book intends to provide the reader with a glimpse of the latest developments and recent advances in image restoration, which includes image super-resolution, image fusion to enhance spatial, spectral resolution, and temporal resolutions, and the generation of synthetic images using deep learning techniques. Some practical applications are also included

Підвищення просторової роздільної здатності мікроболометричної камери для супутника

Дисертаційна робота присвячена вирішенню наукової задачі підвищення просторової роздільної здатності мікроболометричної камери (МБК) для супутника без введення до приладу додаткових пристроїв шляхом обробки субпіксельно зміщених зображень за рахунок власного руху носія знімальної апаратури. Досліджено математичну модель МБК, визначено критерії просторової та енергетичної роздільної здатності камери. Запроновано метод субпіксельної реєстрації зображень для підвищення просторової роздільної здатності. Розроблено математичну модель процесу реєстрації, методику розрахунку параметрів режиму реєстрації. За допомогою створеного програмного забезпечення проаналізовано параметри режимів субпіксельної реєстрації та обрано найбільш ефективний за даних умов зйомки. Проведено теоретичні та експериментальні дослідження впливу процесу реєстрації субпіксельно зміщених за рахунок власного руху супутника зображень на просторову та енергетичну роздільну здатність МБК

Super-resolution mapping

Super-resolution mapping is becoming an increasing important technique in remote sensing for land cover mapping at a sub-pixel scale from coarse spatial resolution imagery. The potential of this technique could increase the value of the low cost coarse spatial resolution imagery. Among many types of land cover patches that can be represented by the super-resolution mapping, the prediction of patches smaller than an image pixel is one of the most difficult. This is because of the lack of information on the existence and spatial extend of the small land cover patches. Another difficult problem is to represent the location of small patches accurately. This thesis focuses on the potential of super-resolution mapping for accurate land cover mapping, with particular emphasis on the mapping of small patches. Popular super-resolution mapping techniques such as pixel swapping and the Hopfield neural network are used as well as a new method proposed. Using a Hopfield neural network (HNN) for super-resolution mapping, the best parameters and configuration to represent land cover patches of different sizes, shapes and mosaics are investigated. In addition, it also shown how a fusion of time series coarse spatial resolution imagery, such as daily MODIS 250 m images, can aid the determination of small land cover patch locations, thus reducing the spatial variability of the representation of such patches. Results of the improved HNN using a time series images are evaluated in a series of assessments, and demonstrated to be superior in terms of mapping accuracy than that of the standard techniques. A novel super-resolution mapping technique based on halftoning concept is presented as an alternative solution for the super-resolution mapping. This new technique is able to represent more land cover patches than the standard techniques

Super-resolution mapping

Super-resolution mapping is becoming an increasing important technique in remote sensing for land cover mapping at a sub-pixel scale from coarse spatial resolution imagery. The potential of this technique could increase the value of the low cost coarse spatial resolution imagery. Among many types of land cover patches that can be represented by the super-resolution mapping, the prediction of patches smaller than an image pixel is one of the most difficult. This is because of the lack of information on the existence and spatial extend of the small land cover patches. Another difficult problem is to represent the location of small patches accurately. This thesis focuses on the potential of super-resolution mapping for accurate land cover mapping, with particular emphasis on the mapping of small patches. Popular super-resolution mapping techniques such as pixel swapping and the Hopfield neural network are used as well as a new method proposed. Using a Hopfield neural network (HNN) for super-resolution mapping, the best parameters and configuration to represent land cover patches of different sizes, shapes and mosaics are investigated. In addition, it also shown how a fusion of time series coarse spatial resolution imagery, such as daily MODIS 250 m images, can aid the determination of small land cover patch locations, thus reducing the spatial variability of the representation of such patches. Results of the improved HNN using a time series images are evaluated in a series of assessments, and demonstrated to be superior in terms of mapping accuracy than that of the standard techniques. A novel super-resolution mapping technique based on halftoning concept is presented as an alternative solution for the super-resolution mapping. This new technique is able to represent more land cover patches than the standard techniques