1 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471000
2 光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 471000
3 中国人民解放军61858部队,西安 710100
针对现有的高光谱多光谱图像融合算法解空间较大、未考虑高光谱数据的物理意义以及存在局部最优的问题, 提出了一种基于单形体最小体积约束的耦合非负矩阵分解的高光谱与多光谱图像融合算法(MVC-CNMF)。该算法在混合像元解混的过程中, 考虑图像的物理意义, 加入了端元单形体最小体积约束。由仿真结果可以看出, 该算法能有效地克服现有融合算法中的缺陷, 实现了高光谱与多光谱图像的端元与丰度的精确匹配, 获得高空间分辨率的融合图像, 尤其适用于端元数目较多的高光谱图像。
高光谱图像 空间分辨率 图像融合 单形体最小体积约束 hyperspectral image spatial resolution image fusion minimum volume constraint
