新型高光谱图像的超分辨率制图方法

王群明，王立国，刘丹凤，王正艳

(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，150001 哈尔滨)

新型高光谱图像的超分辨率制图方法

王群明，王立国，刘丹凤，王正艳

(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，150001 哈尔滨)

由于高光谱图像的应用在很大程度上受限于其较低的空间分辨率，为此提出了一种结合支持向量机和小波变换的高光谱图像超分辨率制图方法.先对高光谱图像进行光谱解混得到分量图，然后对分量图进行一级小波分解.各局域窗内中心像元的3个高频系数与邻域像元低频系数之间的对应关系表示为训练样本，用于支持向量机的学习.训练好的模型用来对低分辨率图像即分量图进行超分辨率制图.实验表明，这种借助小波变换来获取训练样本的学习方法无需先验信息，相比采用BP神经网络学习的方法，支持向量机的超分辨率制图效果更佳.

高光谱图像;超分辨率制图;小波变换;支持向量机

高光谱图像(Hyperspectral imagery，HSI)的光谱分辨率很高，但空间分辨率较低，混合像元普遍存在，这给其相应的应用带来了极大的困难.为提高HSI空间分辨率，可以从硬件途径或采用图像处理技术等.硬件上主要是通过减小感光元件尺寸、增加像元密度和采样频率，但由于造价昂贵使得这一途径难以实现.因此采用图像处理技术提高HSI的空间分辨率已成为遥感领域非常活跃的课题.

鉴于HSI的高光谱分辨率特性，自20世纪90年代以来，大量学者开展了关于光谱……