【摘 要】
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针对SVR融合算法光谱失真的现象,提出了一种基于低通滤波和直方图匹配的改进SVR算法,即SVRFM算法。以IKONOS影像为实验数据,从光谱保真度和高频信息融入度两个方面将SVRFM与
【机 构】
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福州大学环境与资源学院; 福州大学遥感信息工程研究所;
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2011J01269);海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室基金资助项目(2010B09);福州大学科技发展基金资助项目(2009-XY-9)
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针对SVR融合算法光谱失真的现象,提出了一种基于低通滤波和直方图匹配的改进SVR算法,即SVRFM算法。以IKONOS影像为实验数据,从光谱保真度和高频信息融入度两个方面将SVRFM与小波变换、SVR、Pansharp、Ehlers和Gram-Schmidt等算法的融合结果进行了定性和定量对比。结果表明,SVRFM算法的融合影像光谱信息失真小,高频信息融入度高。
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