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图 1。1 三个融合层次的关系图

1。3 图像融合的研究现状

本文的主要内容

本文第二章首先声明文中用到的符号，然后分别介绍三类传统的 Pan-sharpening 算法， 并对每一类中的几种典型算法的原理进行说明，第三章将介绍基于变分的 Pan-sharpening 算 法，第四章将给出一个 Pan-sharpening 的通用细节补偿模型和一些 Pan-sharpening 图像质量评 价指标，并通过在不同的数据集上进行实验对文中出现的算法进行评测，最后得出结论。

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2 传统的 Pan-sharpening 方法

传统的 Pan-sharpening 算法大致可以分为以下三类[6]：基于成分替代的方法、基于调制的 方法以及基于多分辨率分析的方法，本章将以 MS 图像为例介绍这三类算法，对于 HS 图像， 这三类算法仍然适用，计算过程类似。在三种方法被描述之前，本文介绍了文中用到的符号 和缩写。

表 2。1 主要缩写列表

简称 描述

MS

HS 多光谱图像 高光谱图像

PAN 全色图像

HRMS 高分辨率 MS 图像

LRMS 低分辨率 MS 图像

表 2。2

主要符号列表

简称 描述

低分辨率 MS 图像 内插到 PAN 尺度的 MS 图像

PAN 图像 全色锐化后的图像

LRMS 图像与 PAN 图像的空间分辨率之比

MS 波段的数目

表 2。1 和表 2。2 描述了主要缩写和符号的列表，其他缩写和符号将根据本文需要定义。向来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

量用希腊字母（如 ）表示并且第 i 个元素表示为i 。二维和三维数组是用大写字母表示（例 如，M ）。MS 图像 M Mkk 1,。。。,N 是一个由 N 个被下标 k 1,。。。,N 索引的波段组成的三维

阵列；因此，Mk 表示 M 的第 k 个波段。一个通用的 PAN  图像是一个二维矩阵，表示为 P 。

2。2 成分替代方法

本节主要介绍的基于成分替代的 Pan-sharpening 算法有 AIHS 算法[20]和 PCA 算法[16]。