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申请/专利权人：武汉工程大学
摘要：本申请涉及一种全色锐化模型的构建方法、系统、设备及介质，方法包括：获取预设的地面实况的高分辨率多光谱图像和全色图像；在预设的最大后验概率模型中，利用预设误差图像、高分辨率多光谱图像和全色图像，确定预测误差图像；利用预测误差图像、高分辨率多光谱图像和全色图像，确定融合全色锐化图像；确定融合全色锐化图像与预设的地面实况的真实图像之间的绝对误差，基于绝对误差得到目标全色锐化模型。解决了进行融合的多光谱图像和全色图像存在着光谱响应的差异，导致了误差信息的引入，融合生成的全色锐化图像会出现光谱失真问题，从而降低全色锐化图像的准确性的问题。
主权项：1.一种全色锐化模型的构建方法，其特征在于，包括：获取预设的地面实况的高分辨率多光谱图像和全色图像；在预设的最大后验概率模型中，利用预设误差图像和所述高分辨率多光谱图像，确定合成全色特征；利用所述合成全色特征和所述全色图像，确定全色特征误差；确定所述全色特征误差的第一梯度下降量；利用所述第一梯度下降量和所述预设误差图像，确定预测误差图像，计算公式如下： 其中，t表示迭代次数，表示第t次迭代获得的预测误差图像，表示第一参数对应的近端算子，表示第t-1次迭代获得的预测误差图像，表示第t次迭代过程中的第一梯度下降量；利用所述预测误差图像和所述高分辨率多光谱图像，确定合成多光谱特征；利用所述合成多光谱特征和所述全色图像，确定全色特征；确定所述全色特征的第二梯度下降量；利用所述第二梯度下降量和所述高分辨率多光谱图像，确定融合全色锐化图像，计算公式如下： 其中，t表示迭代次数，表示第t次迭代获得的融合全色锐化图像，表示第二参数的近端算子，表示第t-1次迭代获得的融合全色锐化图像，表示第t次迭代过程中的第二梯度下降量；确定所述融合全色锐化图像与所述预设的地面实况的真实图像之间的绝对误差，基于所述绝对误差得到目标全色锐化模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉工程大学 一种全色锐化模型的构建方法、系统、设备及介质
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