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⛄ 内容介绍
一些遥感传感器在可变光谱范围内获取不同空间分辨率的多光谱图像（例如 Sentinel-2、MODIS）。本研究的目的是以传感器的最高可用分辨率推断多分辨率传感器的所有光谱带。我们将此问题表述为具有自适应（边缘保留）正则化器的凸目标函数的最小化。数据拟合项解释了每个波段的个体模糊和下采样，而正则化器从更高分辨率的波段“学习”不连续性并将它们转移到其他波段。我们还观察到数据可以在低维子空间中表示，从而降低了问题的维度并显着改善了其条件。
⛄ 部分代码
function sam2 = hyperErrSam(truth, recon)
% result is given in degrees
% for i=1:size(truth,2)
% sam(i) = hyperSam(truth(:,i),recon(:,i));
% end
nom = sum(truth.*recon);
denom1 = sqrt(sum(truth.^2));
denom2 = sqrt(sum(recon.^2));
sam = acos((nom)./(denom1.*denom2));
% this ignores the pixels that have zero norm (all values zero - no color)
ind = ~isnan(sam);
sam2 = mean(sam(ind))*180/pi;
if sum(~ind)~=0;warning('Some values were ignored while computing the SAM');end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] Lanaras C , Bioucas-Dias J , Baltsavias E , et al. Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor[C]// 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2017.
