L1范数和分裂Bregman的遥感影像变分融合模型

摘要：

目前,一些基于变分的Pan-sharpening方法是通过梯度下降法极小化能量泛函来实现融合,但梯度下降法在靠近极小值时收敛速度会减慢.若变分模型中包含有L1范数的不可微项时,梯度下降法存在鲁棒性不高、计算复杂的问题.该文根据L1范数能保持图像的几何纹理、分裂Bregman对含有L1范数的泛函收敛速度快的特点,在已有的变分模型基础上,将L1范数加入到模型中,构建能量泛函代价函数,并通过分裂Bregman迭代极小化能量泛函.在Worldview-2数据集上的融合结果表明,该方法可以生成同时具有高光谱和高空间分辨率的图像.

关键词：L1范数、分裂Bregman、Pan-sharpening、能量泛函

所属期刊栏目：43

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目41171450

在线出版日期：2018-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：11-14,25