瑟夫

SIRF:在统一框架下同步进行卫星图像配准和融合。本文提出了一种新的高分辨率的多光谱图像融合方法。融合问题被描述为一个凸优化问题,该问题最小化最小二乘拟合项和动态梯度稀疏正则化器的线性组合。前者是为了保持Ms图像的精确光谱信息,后者是为了保持高分辨率全色图像的锐利边缘。在动态配准过程中,我们提出了两幅图像的稀疏性同时实现的优点。然后设计一个有效的算法来解决优化问题,在每次迭代中实现输出图像大小的线性计算复杂度。我们比较了我们的方法和六种最先进的图像融合方法对来自四颗卫星的Ms图像数据集。大量的实验结果表明,该方法在空间和光谱质量方面都优于其他方法。我们还表明,我们的方法可以从粗略注册的真实世界IKONOS数据集提供高质量的产品。最后,给出了一个MATLAB实现,以便于将来的研究