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摘要
针对获取的高光谱图像空间分辨率较低的问题,设计了一种空间光谱联合稀疏表示的超分辨率方法:提取图像中不同的反射光谱,通过压缩感知字典学习算法得到强稀疏性、弱相干性的光谱字典;利用高光谱图像信号的稀疏性、非负性以及空间结构相似性,通过同步正交匹配追踪算法,从相同场景的高空间分辨率的低光谱图像求解得到稀疏编码矩阵;联合光谱字典和稀疏编码矩阵得到目标图像。由于联合使用高光谱图像的空间与光谱信息,仿真实验数据和真实实验数据结果表明,相比于传统方法和矩阵分解方法本文方法,能够有效重建图像细节信息与纹理结构,有效提高波段平均峰值信噪比、波段平均结构相似度以及光谱角映射,并且更好地保持光谱信息。
- 出版日期2018
- 单位安徽新华学院; 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院
