22、高光谱图像超分辨率与异常检测技术解析

高光谱图像超分辨率与异常检测技术解析

超分辨率方法性能评估

在高光谱图像超分辨率处理中，有多种方法可供选择，下面将对不同方法进行详细的性能评估。

POCS和MAP-based超分辨率方法

• 实验设置 ：采用印度农林高光谱遥感图像，分别比较线性插值、基于POCS的超分辨率重建方法和基于MAP的超分辨率重建方法的处理效果。对于后两种方法，分别以原始数据和变换数据作为输入数据。将原始图像下采样作为低分辨率观测图像，原始图像作为高分辨率目标图像的参考图像。下采样公式如下：
  [
  x_l[n_1; n_2] = \frac{1}{N_1N_2} \sum_{m_1=N_1n_1}^{N_1(n_1 + 1) - 1} \sum_{m_2=N_2n_2}^{N_2(n_2 + 1) - 1} x_h[m_1; m_2]
  ]
• 实验结果
  • 线性插值 ：相对误差为2.29%。
  • POCS方法
    • 输入输出均为原始数据时，相对误差为2.25%。
    • 输入输出为变换域时，相对误差为2.13%，计算速度提高数十倍，误差降低。
  • MAP方法
    • 输入输出均为原始数据时，相对误差为2.50%。
    • 输入为变换域，输出