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基于支持值变换和自适应主成分分析的多光谱和全色图像融合
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：在本文中，我们将投影替换与ARSIS（“全称”的缩写，“通过结构注入改善空间分辨率”，即通过结构注入提高空间分辨率”）概念假设相结合，以融合全色（PAN）和多光谱（MS）图片。 首先使用支持值过滤器（SVF）建立新的多尺度模型（MSM），使用支持向量变换（SVT），然后采用自适应主成分分析（APCA）通过统计方法选择MS图像的主成分测量MS和PAN图像之间的相关性； 其次，使用局部方法来检查结构是否应出现在新的主成分中，并且在插入MS模态之前，通过高分辨率带间结构模型（HRIBSM）对PAN高频结构进行转换。 因为SVT是具有移位不变属性的未抽取，二进位和混叠变换，所以融合图像可以避免采样
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