基于极大极小凹惩罚的自适应非负稀疏表示高光谱图像超分辨率重建算法

洪玮; 黄登山

doi:10.13715/j.issn.2096-644X.20240709.0001

湘潭大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 47 ›› Issue (03) : 96 -105. DOI: 10.13715/j.issn.2096-644X.20240709.0001

基于极大极小凹惩罚的自适应非负稀疏表示高光谱图像超分辨率重建算法

洪玮, 黄登山

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摘要

针对以往基于稀疏表示的遥感高光谱图像超分辨率研究存在表示系数估计不准确的问题，该文将高光谱字典和稀疏系数的联合估计表述为高分辨率(HR)高光谱图像的重构，在非负结构稀疏表示模型的基础上，引入极大极小凹惩罚来平衡考虑高光谱图像的空间相关性和光谱稀疏性，而非只在先验中单一考虑相关性或稀疏性的传统模式，使得折中平衡的光谱字典和稀疏系数更为灵活和准确，并设计了一种交替优化算法，循环更新光谱字典和稀疏系数达到最优组合.最后通过对地面高光谱图像和真实遥感高光谱图像两种实验数据集的测试，结果表明本位方法在空间分辨率增强效果方面优于参与比较的其他图像空间超分辨率方法.