基于边缘增强与光谱特性保持的Pan-sharpening融合模型

• 作者: 周则明 孟勇 杨平吕 罗其祥 陈超迁
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 全色与多光谱图像融合 变分方法 调制传输函数 边缘增强
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 374-387
• 页数: 14页
• 字数: 7493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2018.c170243

摘要

为生成兼具高光谱质量与高空间质量的融合图像,本文提出了一种新的Pan-sharpening变分融合模型.通过拟合退化后的全色(Panchromatic,Pan)波段图像与低分辨率多光谱(Multispectral,MS)波段图像间的线性关系得到各波段MS图像的权重系数,计算从Pan图像抽取的空间细节;基于全色波段图像的梯度定义加权函数,增强了图像的强梯度边缘并对因噪声而引入的虚假边缘进行了抑制,有效地保持了全色波段图像中目标的几何结构;基于MS波段传感器的调制传输函数定义低通滤波器,自适应地限制注入空间细节的数量,显著降低了融合MS图像的光谱失真;针对Pan-sharpening模型的不适定性问题,引入L1正则化能量项,保证了数值解的稳定性.采用Split Bregman数值方法求解能量泛函的最优解,提高了算法的计算效率.QuickBird、IKONOS和GeoEye-1数据集上的实验结果表明,模型的综合融合性能优于MTF-CON、AWLP、SparseFI、TVR和MTF-Variational等算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周则明	国防科技大学气象海洋学院	3	2	1.0	1.0
2	孟勇	国防科技大学气象海洋学院	2	2	1.0	1.0
3	陈超迁	国防科技大学气象海洋学院	2	2	1.0	1.0
4	罗其祥	国防科技大学气象海洋学院	2	2	1.0	1.0
5	杨平吕	国防科技大学气象海洋学院	2	0	0.0	0.0