遥感影像融合AIHS转换与粒子群优化算法

摘要：

Pan-sharpening是通过将低分辨率多光谱图像(LMS)与高分辨率全色图像(PAN)进行合成而获得高光谱高空间分辨率的多光谱图像(HMS)的过程.本文提出一种Pan-sharpening方法,称为PAIHS.该方法基于自适应亮度-色度-饱和度(AI HS)转换和变分Pan-sharpening框架以及两个假设(①Pan-sharpening图像和原始多光谱图像(MS)具有相同的光谱信息;②Pan-sharpening图像与全色图像(PAN)包含的几何信息保持一致),同时确定目标函数,然后用粒子群算法(PSO)进行优化,目的是得到最佳控制参数并求得目标函数最小值,此时对应着最好的Pan-sharpening质量.试验结果表明,本文提出的方法具有高效性和可靠性,获得的性能指标也优于目前一些主流的融合方法.

关键词：Pan-sharpening、多光谱图像、全色图像、亮度-色度-饱和度、粒子群算法、目标函数

所属期刊栏目：48

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61703278

在线出版日期：2019-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1296-1304