遥感影像融合AIHS转换与粒子群优化算法

作者：陈应霞; 陈艳^*; 刘丛

来源：测绘学报, 2019, 48(10): 1296-1304.

• Pan-sharpening
• 多光谱图像
• 全色图像
• 亮度-色度-饱和度
• 粒子群算法
• 目标函数

Pan-sharpening是通过将低分辨率多光谱图像(LMS)与高分辨率全色图像(PAN)进行合成而获得高光谱高空间分辨率的多光谱图像(HMS)的过程。本文提出一种Pan-sharpening方法,称为PAIHS。该方法基于自适应亮度-色度-饱和度(AIHS)转换和变分Pan-sharpening框架以及两个假设(①Pan-sharpening图像和原始多光谱图像(MS)具有相同的光谱信息;②Pan-sharpening图像与全色图像(PAN)包含的几何信息保持一致),同时确定目标函数,然后用粒子群算法(PSO)进行优化,目的是得到最佳控制参数并求得目标函数最小值,此时对应着最好的Pan-sharpening质量。试验结果表明,本文提出的方法具有高效性和可靠性,获得的性能指标也优于目前一些主流的融合方法。

• 单位
  长江大学; 上海理工大学; 华东师范大学