【摘 要】
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针对目前遥感图像融合算法不能在提高空间信息的同时保真光谱信息的问题, 提出基于空间和光谱约束的变分图像融合算法. 首先基于各个波段融合前后的差异与观测到的空间差异一
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,光电控制技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61175033,61075032);安徽省自然科学基金(1508085SMF222);光电控制技术重点实验室和航空科学基金联合资助项目(201301P4007,201451P4007)
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针对目前遥感图像融合算法不能在提高空间信息的同时保真光谱信息的问题, 提出基于空间和光谱约束的变分图像融合算法. 首先基于各个波段融合前后的差异与观测到的空间差异一致假设, 提出空间结构边缘自适应的约束项; 然后基于融合前后各谱段之间相对关系不变假设, 提出光谱波段比例一致性的约束项; 最后将新的约束项引入到变分模型中, 通过梯度下降法求解能量极小化问题得出融合结果. 在Pleiades 和QuickBird 数据集上进行实验,并与大量已有算法进行对比分析, 结果表明, 该算法可以生成高空间分辨率和光谱性
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