基于多尺度金字塔的多光谱图像Pan-Sharpening方法

摘要：

针对传统高分辨率全色(high-resolution panchromatic,HRP)图像融合中发生的频谱失真等问题,提出了一种多尺度金字塔方法来锐化低分辨率多光谱(low-resolution multi-spectral,LRM)图像.该方法利用HRP图像中的冗余补丁重建高分辨率多光谱(high-resolution multi-spectral,HRM)图像.首先,从低分辨RP图像创建金字塔;然后,通过利用该金字塔作中同一层以及较低层的每个补丁之间的关系,重构上采样的L RM频带;最后,从上采样的多光谱带估计高分辨率强度分量.利用不同层次的相似结构更详细地重构HRM的波段特性.在多尺度过程中利用自相似性,从可用HRP和LRM图像中构建HRM图像,减少了空间失真.此方法在强度分量的重建中使用底层HRP图像来减小HRP和强度分量之间的不相似性,从而减少频谱失真.实验结果表明,此方法能有效地保留源图像的光谱和空间信息,且性能优于其他方法.

关键词：高分辨率、全色图像、多光谱图像、多尺度金字塔、频谱失真

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家电网2018年重点科研项目SGSCDK00STJS1800093

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：45-51