亚像元成像系统细胞神经网络插值方法研究

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亚像元动态成像技术是实现卫星相机小型化及提高相机空间分辨率的有效方法。采用细胞神经网络(CNN)实现了对亚像元图像的实时插值,对插值的过程进行了详细的分析,并与基于亚像元图像的传统插值方法进行了对比。结果表明,亚像元成像系统细胞神经网络插值方法不仅可以节约系统资源,而且还可以提高系统的运行速度。通过仿真证明了该方法的正确性。 Sub-pixel dynamic imaging technology is an effective way to miniaturize satellite cameras and improve the resolution of the camera’s space. Real-time interpolation of sub-pixel images is realized by cellular neural network (CNN). The process of interpolation is analyzed in detail and compared with the traditional interpolation method based on sub-pixel images. The results show that the sub-pixel imaging system cellular neural network interpolation method can not only save system resources, but also improve the system’s running speed. The correctness of this method is proved by simulation.
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