大多数地球观测卫星，例如IKONOS，QuickBird，GeoEye和WorldView-2，都以较低的空间分辨率（LR）提供高空间分辨率（HR）的全色（Pan）图像和多光谱（MS）图像。 图像融合是获取在各种应用中广泛使用的HR MS图像的有效方法。 在本文中，我们提出了一种用于图像融合的在线耦合字典学习（OCDL）方法，其中采用叠加策略来构建耦合字典。 通过迭代更新进一步构建构造的耦合字典，以确保通过将HR字典和稀疏系数向量相乘，可以几乎完全重建HR MS图像补丁，这可以通过在LR上稀疏表示其对应的LR MS图像补丁来解决。字典。 IKONOS和WorldView-2数据的融合结果表明，所提出的融合方法具有竞争力，甚至优于其他最新融合方法。
