基于无监督光谱解混的多波段图像融合
计算机视觉与模式识别
2016-11-03 v1
摘要
本文提出一种基于无监督光谱解混的多波段图像融合算法，用于结合高空间低光谱分辨率图像与低空间高光谱分辨率图像。将广泛使用的线性观测模型（带加性高斯噪声）与线性光谱混合模型相结合，形成观测的似然。由丰度内在物理特性产生的非负与和为一约束被引入作为先验信息以正则化这一病态问题。联合融合与解混问题随后被表述为关于端元光谱与丰度图最大化联合后验分布，该优化问题采用交替优化策略求解。两个得到的子问题是凸的，并使用交替方向乘子法高效求解。对合成与半真实数据进行了实验。仿真结果表明，与最先进的联合融合与解混算法相比，所提出的基于解混的融合方案改善了丰度与端元估计。
引用
@article{arxiv.1603.08720,
title = {Multi-Band Image Fusion Based on Spectral Unmixing},
author = {Qi Wei and Jose Bioucas-Dias and Nicolas Dobigeon and Jean-Yves Tourneret and Marcus Chen and Simon Godsill},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.08720},
year = {2016}
}