基于稀疏表示和字典学习的全色与多光谱影像融合

作者： 聂品 汤玉奇 冯兰平 李明 兰翠玉    中南大学地球科学与信息物理学院 湖南长沙410083 有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室中南大学 湖南长沙410083

摘要：Pansharpening方法通过融合多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间细节信息来得到高分辨多光谱影像。然而传统的Pansharpening方法易导致产生光谱扭曲和空间信息丢失现象。受到影像稀疏表示超分重建理论启发，本文提出了一种新的基于稀疏表示和字典学习的Pansharpening方法。该方法以影像的高频特征作为训练样本，通过字典学习的方法来获取高低分辨率影像字典，使用正交匹配追踪算法求解出影像的稀疏表示系数，最终通过高分辨影像字典与稀疏系数相乘得到融合影像。实验结果表明：本文提出的方法能很好地保持遥感影像的光谱信息和空间细节信息。

关键字： Pansharpening 字典学习 稀疏表示 遥感影像

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