作者:陈超迁,孟勇,杨平吕,罗其祥,周则明 单位:中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版:《自动化学报》2019年第02期 页数:14页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFMOTO2019020120 DOC编号:DOCMOTO2019020129 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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  • 为生成兼具高光谱质量与高空间质量的融合图像,本文提出了一种新的Pan-sharpening变分融合模型.通过拟合退化后的全色(Panchromatic, Pan)波段图像与低分辨率多光谱(Multispectral, MS)波段图像间的线性关系得到各波段MS图像的权重系数,计算从Pan图像抽取的空间细节;基于全色波段图像的梯度定义加权函数,增强了图像的强梯度边缘并对因噪声而引入的虚假边缘进行了抑制,有效地保持了全色波段图像中目标的几何结构;基于MS波段传感器的调制传输函数定义低通滤波器,自适应地限制注入空间细节的数量,显著降低了融合MS图像的光谱失真;针对Pan-sharpening模型的不适定性问题,引入L1正则化能量项,保证了数值解的稳定性.采用Split Bregman数值方法求解能量泛函的最优解,提高了算法的计算效率.QuickBird、IKONOS和GeoEye-1数据集上的实验结果表明,模型的综合融合性能优于MTF-CON、 AWLP、 SparseFI、TVR和MTF-Variational等算法。

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