非负结构稀疏表示的高光谱图像超分辨率

针对获取的高光谱图像空间分辨率较低的问题，设计了一种空间光谱联合稀疏表示的超分辨率方法：提取图像中不同的反射光谱，通过压缩感知字典学习算法得到强稀疏性、弱相干性的光谱字典；利用高光谱图像信号的稀疏性、非负性以及空间结构相似性，通过同步正交匹配追踪算法，从相同场景的高空间分辨率的低光谱图像求解得到稀疏编码矩阵；联合光谱字典和稀疏编码矩阵得到目标图像。由于联合使用高光谱图像的空间与光谱信息，仿真实验数据和真实实验数据结果表明，相比于传统方法和矩阵分解方法本文方法，能够有效重建图像细节信息与纹理结构，