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上传时间: 2021-03-24
详细说明：全景锐化是一种多源融合过程，它将低分辨率多光谱（LRM）图像与高分辨率全色（HRP）图像相结合，以融合高分辨率多光谱（HRM）图像。 但是，先前的方法仅关注原始空间空间或简单特征空间，而没有考虑HRM和HRP图像之间的强相关性。 本文提出了一种基于二维典范相关分析（2D CCA）的在公共特征空间上的泛锐化方法。 首先使用2D CCA从HRM训练图像，HRP训练图像及其降级的图像中训练四个投影矩阵。 然后通过最大化低分辨率和高分辨率图像的固有结构之间的统计相关性来建立公共特征空间。 然后，在导出的特征空间中对输入的LRM图像块进行k个最近邻选择，以估计重构权重。 最后，通过邻域嵌入方法重建泛锐化的HRM。 综合和真实数据的实验结果表明，我们的方法优于大多数现有方法。
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