改进的基于稀疏表示的全色锐化算法

论文摘要

为了更有效地结合高分辨率全色(PAN)图像细节信息和低分辨率多光谱(MS)图像光谱信息,提出了一种改进的全色锐化算法。首先,对低分辨率MS图像的强度通道进行下采样再上采样获取其低频成分;其次,用强度通道减去低频成分获取其高频成分,在获取到的高低频成分中进行随机采样来构建字典;然后,用构建好的过完备字典对高分辨率PAN图像进行分块分解以获取高频信息;最后,将分解出的高频信息注入到低分辨率MS图像中以重建高分辨率MS图像。经多组实验后发现,所提出的算法在主观上保留了光谱信息,并注入了大量的空间细节信息。对比结果表明,相比其他诸如基于成分替换算法、基于多分辨率分析算法、基于稀疏表示算法,所提算法重建出来的高分辨率MS图像更加清晰,且在相关系数等多种客观评价指标上优于对比算法。

论文目录

• 0 引言
• 1 本文方法
•   1.1 技术框架
•   1.2 用稀疏表示图像
•   1.3 字典构建
•   1.4 使用字典分解图像
•   1.5 重构图像
• 2 实验验证与分析
•   2.1 评价方法
•   2.2 实验设计
•   2.3 结果分析
•     2.3.1 Spot-6卫星实验
•     2.3.2 Pléiades卫星实验
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴宗骏,吴炜,杨晓敏,刘凯,Gwanggil Jeon,袁皓

关键词: 高分辨率全色图像,低分辨率多光谱图像,遥感图像融合,稀疏表示,字典构建

来源: 计算机应用 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 四川大学电子信息学院,四川大学电气信息学院,仁川大学信息技术学院,云南大学党委组织部

基金: 国家自然科学基金资助项目(61711540303)~~

分类号: TP751

页码: 540-545

总页数: 6

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