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基于小波的遥感图像超分辨率重建的任务书
一、任务背景和概述
随着遥感技术的快速发展，获取到的遥感图像数据越来越多，但这些数据往往存在分辨率不高的问题。超分辨率重建技术是解决这一问题的有效方法之一，该技术通过利用图像中的信息进行插值，从而提高图像分辨率。本任务旨在研究基于小波的遥感图像超分辨率重建技术，实现对低分辨率遥感图像的重建，提高遥感数据的实用价值。
二、任务内容和要求
1.研究小波变换在遥感图像超分辨率重建中的应用；
2.掌握遥感图像的预处理方法，包括图像去噪、对比度增强等；
3.设计并实现基于小波的遥感图像超分辨率重建算法；
4.基于遥感图像库，进行算法验证和测试，分析重建结果的质量；
5.撰写任务报告，总结研究成果，并对重建结果进行分析和评价。
三、任务进度计划
1.第一周：研究小波变换原理和遥感图像预处理方法；
2.第二周：设计并实现基于小波的遥感图像超分辨率重建算法；
3.第三周：完成算法验证和测试，并对重建结果进行分析；
4.第四周：撰写任务报告，总结研究成果。
四、任务成果提交要求
1.完成算法代码，并在图像库上进行测试；
2.撰写任务报告，包括研究背景、任务目标、研究方法、算法设计、实验结果及分析；
3.提交算法代码和任务报告。
五、参考文献
1.Hwang,H.,Kim,S.,&Lee,K.(2012).Awavelet-basedapproachforsuper-resolutionofremotesensingimages.JournalofAppliedRemoteSensing,6(1),1-13.
2.Yang,G.,&Qian,S.E.(2014).ImagesuperresolutionusingwaveletdomainhiddenMarkovmodelingandsparserepresentation.Appliedoptics,53(13),2859-2867.
3.Liu,J.,Bovik,A.C.,&Fowlkes,C.C.(2007).Awavelet-basedimagefusiontutorial.Signalprocessingmagazine,IEEE,26(6),118-129.