【摘 要】
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为了提高融合后多光谱(MS)图像的质量,提出一种基于稀疏表示的遥感图像融合方法。建立MS图像与其亮度分量之间的线性回归模型;利用训练的高、低分辨率字典分别对全色图像和MS
【机 构】
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上海交通大学航空航天学院,解放军理工大学气象学院
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为了提高融合后多光谱(MS)图像的质量,提出一种基于稀疏表示的遥感图像融合方法。建立MS图像与其亮度分量之间的线性回归模型;利用训练的高、低分辨率字典分别对全色图像和MS图像进行稀疏表示,并根据线性回归模型获得MS图像亮度分量稀疏表示系数;根据全色图像和亮度分量的稀疏表示系数提取细节成分,并在通用分量替换(GCOS)融合框架下注入到MS图像各波段的稀疏表示系数中;进行图像复原得到高空间分辨率的MS图像。由于稀疏表示可有效地刻画信号的内部结构与特征,融合后的MS图像能够在提高空间分辨率的同时,较好地保留原始MS信息。IKONOS MS图像的融合结果表明,该方法在光谱保持和空间分辨率提高方面优于其他传统的遥感图像融合方法。
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