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基于小波的遥感图像超分辨率重建的中期报告
中期报告：
一、研究背景
遥感图像在军事、环境、城市规划、农业等领域具有广泛的应用，随着遥感技术的不断发展和进步，遥感图像的分辨率和空间信息的获取越来越重要。然而，由于传感器的限制和成本等因素，遥感图像的分辨率往往较低，这给遥感图像的利用和分析带来了一定的困难。因此，如何将低分辨率的遥感图像通过图像重建算法提高分辨率，成为了研究的热点领域之一。
二、研究内容
本文研究的是基于小波的遥感图像超分辨率重建，通过小波变换将遥感图像分解为不同的频率组成部分，利用这些频率组成部分之间的相关性和空间相关性进行超分辨率重建，以提高图像的分辨率。
具体研究流程如下：
1.采集低分辨率的遥感图像，并预处理图像数据，如去噪、边缘增强等。
2.利用小波变换将遥感图像分解为不同的频率组成部分，包括低频分量和高频分量。
3.对高频分量进行重建，采用小波域插值算法进行插值，并对插值后的数据进行滤波处理，得到高频分量的重建结果。
4.将低频分量和高频分量的重建结果进行图像合成，得到最终的超分辨率重建结果。
三、研究意义
本文采用基于小波的遥感图像超分辨率重建算法，将分解后的频率组成部分进行处理，利用小波域插值算法进行插值和滤波等操作，实现对遥感图像分辨率的提高。该算法具有计算量小、重建效果好等特点，对于提高遥感图像的精度和分辨率具有重要的意义。在军事、城市规划、环境与农业等领域都具有广泛的应用前景。