使用基于光谱分解的高分辨率多光谱图像增强高光谱图像分辨率

针对高空间分辨率多光谱（MS）图像和低空间分辨率高光谱（HS）图像的融合，提出了一种基于光谱分解的高光谱图像分辨率增强算法。 结果，基于由端成员表示的HS图像的高光谱特征和由丰度表示的MS图像的高空间特征来重构高空间分辨率的HS图像。 由于从MS图像中提取的端成员数不能超过基于最小二乘法的光谱分解算法中的波段数，因此HS图像会出现较大的重构误差，这会降低增强型高光谱图像的融合性能。 因此，在本文中，通过将整个图像划分为几个子图像，还提出了一种新颖的融合框架，在此基础上，可以进一步提高所提出的基于频谱分解的融合算法的性能。 最后，在HYDICE和AVIRIS数据上进行的实验表明，所提出的融合算法在空间和光谱领域均优于其他著名的融合技术。