基于耦合字典及空间转换估计的高光谱图像超分辨重建方法

摘要

本发明公开了一种基于耦合字典及空间转换估计的高光谱图像超分辨重建方法，用于解决现有高光谱图像超分辨重建方法重建精度低的技术问题。技术方案是首先利用光谱解混理论对低分辨率的高光谱图像进行线性解混，求得相应的光谱字典；利用稀疏表示理论建立基于耦合字典的高光谱图像超分辨重建的模型；引入高光谱图像与真彩图像之间的空间转换矩阵正则项，降低了算法的使用限制；然后，利用改进的PALM算法对模型进行求解，获得超分辨重建后的高光谱图像。经测试，在空间超分辨倍数为32倍的情况下，本发明均方根误差RMSE、光谱角匹配SAM等精度指标均高于背景技术高光谱图像超分辨重建方法，具有较好的超分辨效果。