研究目的
通过非局部张量分解模型将高光谱图像（HSI）与更高空间分辨率的多光谱图像（MSI）融合，以提高高光谱图像的空间分辨率。
研究成果
所提出的NCTCP方法通过将高光谱图像与多光谱图像融合，有效提升了高光谱图像的空间分辨率，在空间和光谱质量指标上均优于现有最先进方法。该方法通过CP分解中的共享因子矩阵，成功将多光谱图像的空间结构迁移至高光谱图像。
研究不足
该方法性能取决于非局部图像块聚类的准确性以及非局部张量为低秩的假设。计算复杂度可能随图像尺寸和图像块数量的增加而上升。
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高光谱与多光谱图像融合的非局部耦合张量CP分解
DOI：10.1109/TGRS.2019.2936486
期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
高光谱（HS）超分辨率技术旨在提升高光谱图像（HSI）的空间分辨率，近年来备受关注。常见的超分辨率方法是将高光谱图像与更高空间分辨率的多光谱图像（MSI）进行融合。现有研究通过矩阵分解方法（如解混和稀疏表示）建立低空间分辨率HSI与MSI的退化模型来解决该问题，但这类方法难以有效构建高空间分辨率（HR）HSI与MSI之间的关系。实际上，由于HSI与MSI拍摄的是同一场景，这两种图像源必然存在共同因子。本文提出一种高光谱与多光谱图像融合（HSI-MSI融合）的非局部张量分解模型：首先根据MSI构建HSI的非局部相似像元张量，用于计算所有像元块的平滑阶数以实现聚类；随后通过耦合张量典范秩一分解（CP分解）探究HR HSI与MSI的关系。该模型的核心思想是：HR HSI非局部张量的CP分解因子矩阵可与MSI非局部张量的分解矩阵共享。采用交替方向乘子法求解该模型，从而成功将MSI的空间结构迁移至HSI。在三个合成数据集和一个真实数据集上的实验表明，本方法显著优于现有最先进的HSI-MSI融合技术。
作者：
Yang Xu，Zebin Wu，Jocelyn Chanussot，Pierre Comon，Zhihui Wei
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