研究目的
提出一种新的图像融合方法，通过从高分辨率图像构建统一稀疏字典来融合真实遥感图像，考虑混合像素问题并提高融合图像质量。
研究成果
所提出的融合方法通过构建高分辨率图像的统一稀疏字典来融合真实遥感图像，考虑混合像素并提升融合图像质量。该方法包含更多信息，改善纹理细节，并保留多光谱信息。
研究不足
该方法在处理地表物体非常平坦的图像或高光谱图像时存在局限性。它是一种无监督的全局特征提取算法。
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基于线性解混图像技术的联合稀疏主成分分析字典融合
DOI：10.1109/lgrs.2018.2867006
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
基于不同地表对象的线性解混图像，采用在线字典学习算法分别计算多光谱线性解混图像与全色图像的稀疏字典。随后利用主成分分析（PCA）通过提取全色图像与解混图像字典的第一主成分，生成联合稀疏PCA字典。综合考虑计算能力限制与重构图像均方根误差后，确定字典数量为480个?；谡庑┳值?，分别采用正交匹配追踪法计算多光谱与全色图像的稀疏系数，同时运用非负矩阵分解融合算法处理多光谱与全色稀疏系数，获得全波段融合图像的稀疏系数矩阵（尺寸为480×255025）。最终利用这些联合稀疏PCA字典和融合稀疏系数重建融合图像。通过五项定量融合评价指标分析表明，所提融合算法既保留了图像的多光谱信息，又增强了图像纹理细节信息。
作者：
Xiaofang Sun
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