基于图拉普拉斯正则化的盲高光谱-多光谱图像融合
计算机视觉与模式识别
2019-02-25 v1
摘要
将同一场景的低分辨率高光谱图像（HSI）与高分辨率多光谱图像（MSI）融合可得到超分辨率图像（SRI），其在空间与光谱上均富含信息。本文利用定义在 MSI 上的图拉普拉斯算子对 HSI 进行超分辨率重建。与许多现有工作不同，我们不假设从 SRI 到 HSI 的空间退化先验知识，也不要求 HSI 与 MSI 完美对齐。我们的算法逐步交替进行模糊核求解与 HSI-MSI 融合，在收敛时给出模糊核与 SRI 的准确估计。在多个数据集上的实验表明了所提算法在融合质量上的优势及其处理未知空间退化的能力。
引用
@article{arxiv.1902.08224,
title = {Blind Hyperspectral-Multispectral Image Fusion via Graph Laplacian Regularization},
author = {Chandrajit Bajaj and Tianming Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.08224},
year = {2019}
}