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高分辨率的高光谱图像具有丰富的空间信息和光谱信息,便于目标检测、识别和跟踪,因而被广泛应用于军事侦察、农业生产和灾害预测等领域。然而,受限于当前的成像设备,我们只能获取低分辨率的高光谱图像和高分辨率的多光谱图像。因此,如何利用这两种已知的图像重建目标图像是高光谱图像融合的研究内容。高光谱图像融合的一个重要原则是目标图像与低分辨率图像共享相同的光谱信息,与高分辨率图像共享相同的空间信息。本文遵循这一原则,基于矩阵分解和深度学习,提出了三种融合算法并在模拟和真实数据集上验证了其有效性。本文的主要工作概括