基于全局稀疏梯度与低秩张量正则化的多源多波段图像融合方法

摘要

多模图像融合可有效提升多传感器系统的目标信息表征能力.然而,常用的图像融合方法只能融合两个模态传感器的信息.针对上述问题,充分利用多模图像空间与频谱信息的高阶相关性及其内在结构特性,基于图像域的非局部自相似特性,引入复合正则化方法,提出基于全局稀疏梯度与低秩张量正则化的多模图像融合方法,实现高光谱、多光谱和全色图像的同时融合.其中,多模图像的频谱信息使用全局稀疏梯度正则化方法,空间信息使用低秩张量正则化方法.上述复合正则化方法的优点在于可以有效对空间与频谱信息的内在结构特性进行建模,消除图像空间域的阶梯效应,减少伪频谱信息的引入.仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.该方法为多传感器融合系统提供理论与技术支撑.