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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于全尺度回归的高通调制全色锐化方法及装置，首先，采用全尺度估计方法提高尺度回归的注入系数的精度，形成一个迭代的过程，即在每次迭代中，计算注入系数所需的高分辨率质谱图像的作用是由在前一步迭代中得到的融合产物发挥的；其次，利用HPM注入方案对全尺度回归模型进行改进，使其原有HPM的注入系数添加上尺度回归的信息；最后，通过建立全色图像与多光谱图像之间的关系实现融合。本发明采用精细尺度信息来改进HPM方法，来提高全色锐化的精度，图像尺度信息更丰富，图像的的精度更高，促进其广泛应用。

主权项：1.一种基于全尺度回归的高通调制全色锐化方法，其特征在于，包括以下步骤：1采用全尺度估计方法提高尺度回归的注入系数的精度，形成一个迭代的过程，即在每次迭代中，计算注入系数所需的高分辨率质谱图像的作用是由在前一步迭代中得到的融合产物发挥的；2利用HPM注入方案对全尺度回归模型进行改进，使其原有HPM的注入系数添加上尺度回归的信息；3通过建立全色图像与多光谱图像之间的关系实现融合；所述步骤1实现过程如下：多光谱图像表示为MS，全色图像表示为P，P是一个N×M二维数组，其中N和M分别表示PAN图像的行数和列数；PAN图像PHR上标HR表示高空间分辨率，而PLR意味着PAN产品的低分辨率版本；将MS简单上采样到PAN尺度得到的MS图像为融合后N×M×K的为输出MS图像，全色锐化算法为： 其中，gk为第k次注入系数，gk使用不同形式的注入增益： 所述步骤2实现过程如下：传感器s获取的数字MS或PAN图像定义为传感器空间响应与传感器在其光谱频带内采集的总能量的卷积，表示为： 其中，XR表示高分辨率HR或低分辨率LR，δs是一个加性常数，ks表示一个乘性常数；表示传感器的空间响应而Ws是传感器辐射频率λ按相对光谱响应加权的积分；改写PLR和PHR为： 的表达式定义为： 根据HPM注入方案，得到 通过设置的乘法系数，其值转换为目标表达式9，修改后的式子表示为： 利用一个滤波器来匹配低分辨率MS传感器的空间响应，三个等式定义如下: 得到： 根据式15和16，提出了一个线性仿射函数来求解其定义为: 接下来问题就转化为求系数m和n的问题来得到计算系数m和n如下： 其中，E为求图像的均值；重写式11： 根据尺度回归的注入系数gk的定义，得到基本的HPM全尺度回归的模式为： 所述步骤3实现过程如下：根据步骤2得到的基本的HPM全尺度回归的模式，gk写成如下形式： 再引入最终注入系数，通过迭代过程实现全尺度回归；初始注入系数设成，令来得到初始注入系数其定义为: 通过推导得到为： 则令为： 为了尺度回归模型的迭代性和收敛性，利用数学归纳得到了由式25推导出的得到方程如下： 在回归中使用的迭代过程需要有一个固定点，当n接近无穷时，定义 又已知： 最后推导得出： 根据26-29，所提出的全尺度回归模型具有迭代性和收敛性；将每次迭代后得到注入系数gk代入式21，当停止迭代过程，得到最终全色锐化的结果。

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