研究目的
提出一种新颖的高光谱图像融合方法，利用结构张量融合高光谱图像的光谱信息与全色图像的空间信息，旨在生成兼具高空间分辨率与高光谱分辨率的融合图像，同时最小化失真。
研究成果
所提出的方法利用结构张量有效融合了高光谱与全色图像，在保留光谱信息和增强空间细节方面相比现有最先进方法取得了更优性能，这一结论通过客观指标和主观视觉评估均得到验证。
研究不足
该方法仅在半合成数据集（帕维亚大学）上进行了测试，可能无法完全代表真实场景；未涉及计算复杂度及对其他数据集的适用性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于结构张量的高光谱与全色图像融合
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于结构张量的高光谱与全色图像融合
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518264
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本文提出了一种基于结构张量的新型高光谱图像融合方法。该方法首先利用PCA变换获取高光谱图像的空间细节信息，然后对全色图像进行增强处理以锐化空间信息。由于结构张量能够表征结构特征和空间信息，本研究引入结构张量来提取增强后全色图像的空间细节。与仅从全色图像提取细节的传统方法不同，本方法同时考虑高光谱与全色图像的空间细节，并提出加权融合策略整合两者的空间细节数据以获得完整的空间信息。最后通过构建注入增益矩阵减少光谱与空间失真，将完整空间信息注入后生成融合图像。实验结果表明，本方法在客观评价和主观评价方面均展现出优异性能。
作者：
Jiahui Qu，Yunsong Li，Wenqian Dong
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