主题：【原创】各行如隔山。。。吗？ -- 老崔家的小关

小关以前是在地球上打洞的。用专业点的说法，那个叫钻孔。看地层，推全球变化。那时，叫沉积学。

为了测各地层沉积物中的化学元素含量呢，那个叫元素地球化学。曾用过某个叫ICP的分析元素的仪器，那个貌似是属于分析化学范畴的。

要分析地层中所含的孢粉呢，那叫孢粉学，是和植物学联系在一起的。

要分析地层中的有孔虫呢，那个是古海洋学。

要测地层的年代呢，那个叫年代地层学。

但是，要地层中的沉积物是怎么来的呢？是泥沙和水的共同作用下沉积下来的。那叫做泥沙运动力学，或者更大一点叫做流体力学。

但是小关所在的系上，数学物理基础都不足，在研究到这一步时，就遇到了瓶颈。

于是小关远渡重洋（其实没多远，在东洋而已），开始折腾基于流体力学的悬砂运输数学模拟。

然后，遇到了一群纯研究算法的日本小朋友，貌似从计算工学转到这一块比小关这种从研究现象入手的要容易的多。至少人家数学物理和编程都很强很强。。。。。。

于是小关咬紧牙关从头开始学。好容易打下了点基础准备正式开始自己的课题。

老板说：“小关啊，你先研究下卫星图片吧，看看你的研究地点泥沙扩散的范围究竟怎样啊。”

于是小关又一头扎进了一门名为“遥感学”的学科。天天数着天上有几颗卫星在飞，哪里可以搞到免费的卫星图像，以及怎么从卫星数据的特定数据格式中把图给折腾出来。

于是某天，当小关终于第一次把卫星数据成图的时候，兴奋得和老崔开始吹嘘。

老崔是做高清电视的数字信号处理的，一直以来一直以为和小关是八竿子搭不上边的。

但是，对话不久就变成了这样。

崔：“你说那卫星每天把地球覆盖一遍不？”

关：“是啊，咋了？”

崔：“从理论上来说，对同一物体以不高的分辨率拍足够多的照片，通过某种算法的设计可使分辨率提高到一定水平#$%^&**^%#%”

于是小关两眼呈蚊香状开始犯晕。。。。。

等小关终于从眩晕中清醒过来后，成为了一名积极向上的好学生。

“哎，那个锐化，什么算法来着？那个卷积增强，啥么原理来着？。。。。。。。”

这是您自投罗网，闯入人家的主场去了。。。

图像处理本来就是人家EE的范围么。算法和文章都一堆一堆的。。。

小光学孔径的器材以一定速度运动，扫过某一个地区，在时间上积分起来，就相当于一个相当大的光学孔径器材的清晰成像？

理论上，要达到高的分辨率，只要足够的照片去提取有足够的特征向量，然后计算出足够的矢量，那么卷积之后，就可以了。那个算法，实际上就是指图像识别中特征向量的算法吧？？？跟你的学科没什么关系的。

如果这个图像没有退化，只有噪声干扰的话，就算多次采样，可以抑制噪声，但这个分辨率是提不上去的吧？特征向量（DFT的基函数）的个数给采样率定死了

图像的分辨率提高可以采用两个方法：

一个是频率域法，因为图像的低频分量中含有高频信息，而细节靠主要靠高频信息来表现，那么有大量的图片消混叠后，多帧合成一帧，分辨率自然就上去了，一般的大概能达到原分辨率的5倍左右。这个就类似于提取图像的特征量。如果有高频噪声的话，那就先退卷积再处理。

另一个空间域法，原理偶也说不太清，大体就是通过对像素点的非线性变化，附加上的高频特性，然后&&……##￥￥。。。，主要是通过像素点的一些变换来提高分辨率。但如果用的合适，效果比频域要好，但比较重视算法。。。算法不好的话，微机上恐怕。。。嘿嘿嘿

仅仅靠多帧低分辨率图像的混叠，到不了那么高，但你不会只有图片这一个信息撒。。。

加上图像配准和运动模型估计，国内的民用一般能达到5倍吧。。。

是啊，我们强烈要求上pp

而且

没pp没真相！

支持的送花啊！

图像不退化，或者是不知道退化模型

仅仅靠重复采样能提高分辨率吗？

退化模型是为了不失真，而卷积增强是为了图像清晰。。。

这两者都可以提高分辨率啊。。。

这是两个概念啊。。。

原来梨花JJ研究过“北斗”啊。小关这下是班门弄斧了说。。。。。

小关现在折腾的是NASA的MODIS系列和LANDSAT的TM系列，只为人家可以免费下载（脸红中。。。。）MODIS的分辨率最高只有250m，而TM的却可达30m（虽说不高，但用来找个麦田怪圈之类的出来唬唬人也是足够的）。于是才有了和老崔那段对话的起源，然后就像数值分析那位老兄说的，小关原来是误打误撞的闯到人家的主场去了。

于是，小关就想下河来感慨一下专业划分的问题，原来以为八竿子打不到边的居然相距的并不远。没想到引发了大牛们的一阵专业探讨。

小关惶恐，学习，再学习中。。。。。

对从低频信号恢复高频信号很感兴趣

mm说的利用其他信息是不是相当于kalman filter预测-更新的方法？

和图像处理中的盲反卷集有没有相似的地方？

能仔细说说相关的问题么，送花预定。。。