基于谱间相似性的高光谱图像稀疏超分辨率算法
为解决高光谱图像空间分辨率较低的问题,文中提出了一种基于谱间相似性的高光谱图像稀疏超分辨率算法.该算法在最大似然估计准则下,构建了基于混合高斯的稀疏超分辨率编码模型,针对不同的分解残差自适应分配权重,提高了重建图像的空间分辨率和算法对噪声的鲁棒性;该算法构建了基于谱间相似性的图像超分辨率模型,将高光谱图像中普遍存在的像元光谱相关性作为稀疏约束项,保证了图像重建时光谱信息的准确性.实验表明,与Bicubic、Yang、Pan算法相比,文中算法在主观视觉效果、客观评价指标等方面均具有一定优势,验证了算法的有效性.最后将算法各项参数对重建效果的影响进行了分析,为图像检测、分类等应用提供了有效前提.
高光谱图像、稀疏表示、谱间相似性、超分辨率
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TP751(遥感技术)
国家自然科学基金;中国博士后科学基金;安徽省自然科学基金;安徽省自然科学基金
2019-07-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共12页
181-192