多源空——谱遥感图像融合方法进展与挑战

发布时间：2021-02-09 21:05

　　多源空—谱遥感图像融合方法作为两路不完全观测多通道数据的计算重构反问题,其挑战在于补充信息不足、模糊和噪声等引起的病态性,现有方法在互补特征保持的分辨率增强方面仍有很大的改进空间。为了推动遥感图像融合技术的发展,本文系统概述目前融合建模的代表性方法,包括成分替代、多分辨率分析、变量回归、贝叶斯、变分和模型与数据混合驱动等方法体系及其存在问题。从贝叶斯融合建模的角度,分析了互补特征保真和图像先验在优化融合中的关键作用和建模机理,并综述了目前若干图像先验建模的新趋势,包括:分数阶正则化、非局部正则化、结构化稀疏表示、矩阵低秩至张量低秩表示、解析先验与深度先验的复合等。本文对各领域面临的主要挑战和可能的研究方向进行了概述和讨论,指出解析模型和数据混合驱动将是图像融合的重要发展方向,并需要结合成像退化机理、数据紧致表示和高效计算等问题,突破现有模型优化融合的技术瓶颈,进一步发展更优良的光谱信息保真和更低算法复杂度的融合方法。同时,为了解决大数据问题,有必要在Hadoop和SPARK等大数据平台上进行高性能计算,以更有利于多源数据融合算法的加速实现。 

【文章来源】：中国图象图形学报. 2020,25(05)北大核心

【文章页数】：13 页

【文章目录】：
0 引言
1 建模方法进展
    1.1 成分替代的细节注入框架
    1.2 多分辨率分析方法的细节注入框架
    1.3 多变量参数回归建模
    1.4 贝叶斯建模
    1.5 变分正则化建模
    1.6 模型与数据驱动混合建模
2 图像先验建模研究趋势与展望
    2.1 整数阶向分数阶、局部向非局部先验发展
    2.2 由标准稀疏至结构化稀疏发展
    2.3 由矩阵低秩至张量低秩发展
    2.4 解析先验向深度先验发展
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感数据融合的进展与前瞻[J]. 张良培,沈焕锋.  遥感学报. 2016(05)
[2]基于深度支撑值学习网络的遥感图像融合[J]. 李红,刘芳,杨淑媛,张凯.  计算机学报. 2016(08)
[3]高分辨率对地观测的若干前沿科学问题[J]. 李德仁,童庆禧,李荣兴,龚健雅,张良培.  中国科学:地球科学. 2012(06)



本文编号：3026234