基于SVR和贝叶斯方法的全色与多光谱图像融合

• 作者: 张为 梁栋 胡根生 鲍文霞
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 图像融合 支持向量回归 贝叶斯方法 超分辨率
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 通信工程、自动化技术
• 页码范围: 1258-1266
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2013.07.019

摘要

将全色图像和多光谱图像进行融合,可以获得高空间分辨率和高光谱分辨率的融合图像.利用支持向量回归(SVR)模型构建的支持向量值轮廓波变换,对源图像进行多尺度、多方向、多分辨率分解;采用贝叶斯方法获得在不同分解水平上的全色图像和多光谱图像融合算法;利用支持向量回归的强大学习能力,通过全色图像和多光谱图像之间的相关关系,获得超分辨率的多光谱图像,解决贝叶斯方法中的待融合图像分辨率一致性问题.实验结果表明,采用该方法获得的融合图像既具有较高的空间细节表现能力,又保留了多光谱图像的光谱特征,融合效果优于传统的图像融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁栋		153	1898	21.0	37.0
2	鲍文霞		56	472	11.0	20.0
3	胡根生		31	215	7.0	14.0
4	张为		2	0	0.0	0.0