计算机应用

作者：吴宗骏, 吴炜, 杨晓敏, 刘凯, Gwanggil Jeon, 袁皓

单位：1. 四川大学 电子信息学院, 成都 610065;2. 四川大学 电气信息学院, 成都 610065;3. 仁川大学 信息技术学院, 仁川 402751, 韩国;4. 云南大学 党委组织部, 昆明 650091

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

基金：国家自然科学基金资助项目（61711540303）。

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。

来源：2019年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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