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Comparison of Several Hyperspectral Image Fusion Methods for Superresolution

机译：几种用于超分辨率的高光谱图像融合方法的比较

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Hyperspectral image applications have been explored in various areas, but they are often suffered from coarser spatial resolutions. In recent years, many hyperspectral image fusion approaches which merge hyperspectral image with multi-spectral or panchromatic one have been presented to improve the spatial resolution of hyperspectral image. In this paper, we compared four state-of-the-art hyperspectral fusion methods, namely coupled nonnegative matrix factorization (CNMF) method, sparse matrix factorization (SPMF) method, hyperspectral Image superresolution (HySure) method and sparse representation (SPRE) method. The main idea of each method is depicted briefly, five statistical assessment parameters, namely cross correlation (CC), root-mean-square error (RMSE), spectral angle mapper (SAM), universal image quality index (UIQI), and relative dimensionless global error in synthesis (ERGAS) are adopted to comparatively analyze the fusion results. The experimental results show that the effect of method based on sparse representation is superior to the others one.
机译：高光谱图像的应用已经在各个领域中进行了探索，但是它们常常受到较粗糙的空间分辨率的困扰。近年来，已经提出了许多将高光谱图像与多光谱或全色融合的高光谱图像融合方法，以提高高光谱图像的空间分辨率。在本文中，我们比较了四种最新的高光谱融合方法，即耦合非负矩阵分解（CNMF）方法，稀疏矩阵分解（SPMF）方法，高光谱图像超分辨率（HySure）方法和稀疏表示（SPRE）方法。简要描述了每种方法的主要思想，五个统计评估参数，即互相关（CC），均方根误差（RMSE），光谱角映射器（SAM），通用图像质量指数（UIQI）和相对无量纲采用综合误差（ERGAS）对融合结果进行比较分析。实验结果表明，基于稀疏表示的方法效果优于其他方法。

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