【技术实现步骤摘要】
一种基于分组压缩感知的时空遥感图像融合方法
本专利技术涉及遥感图像融合
，具体来说，涉及一种基于分组压缩感知的时空遥感图像融合方法。
技术介绍
时空遥感图像融合算法经历了近二十年的发展，从最初使用像元解混理论到如今使用贝叶斯理论、稀疏估计、小波以及最新的卷积神经网络；从单纯为了提高分辨率到如今可以用来检测地表温度、土地类型变化以及森林覆盖变化，其性能和应用场景都发生了极大的变化。在这些融合算法的应用过程中，学者们发现当前时空遥感图像融合方法在重建复杂而丰富的细节特征方面效果仍然不够理想。由于不同卫星的时间分辨率和空间分辨率差异较大，时空融合只能基于较少的多源信息进行重建，属于严重病态问题，但是当前大部分方法未能基于已有时空关系对数据建模，未能基于时间和空间的先验知识合理建立病态方程的规整化项，因此很难获得稳定而精确的结果。
技术实现思路
针对相关技术中的上述技术问题，本专利技术提出一种基于分组压缩感知的时空遥感图像融合方法，能够克服现有技术的上述不足。为实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是这样实...
【技术保护点】
1.一种基于分组压缩感知的时空遥感图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：定义
【技术特征摘要】
1.一种基于分组压缩感知的时空遥感图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：定义为三个时间点的低空间分辨率图像，其中，低空间分辨率图像为同时设定为相应的三个高空间分辨率图像，为已知，为已知量；
S2：对进行分割形成图像块集合
S3：对图像块集合进行K-means聚类，形成子类集合
S4：基于所述步骤S3得到的聚类中心，对所包含的图像块进行归类，得到高空间、低空间分辨率图像的子类；
S5：对所述步骤S4得到的子类进行标准化，得到和其中，标准化的公式为
式中分别表示每一个组的均值和方差；
S6：利用高空间分辨率子类，基于字典Di的目标函数训练得到相应的Di，其中，字典Di的目标函数为
S7：基于每个成对的子类关系基于公式训练得到φi，其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，李磊，张雨薇，何国金，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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