I detta dokument föreslås en snabb multibands fusionsalgoritm, som kombinerar en hög-spatial låg-spektral bild och en låg-spatial hög-spektral upplösning bild. Den väl godkända framåtmodellen utforskas för att bilda sannolikheten för iakttagelserna. Maximera sannolikheten leder till att lösa en Sylvester ekvation. Genom att utnyttja egenskaperna hos cirkulant och nedsampling matriser i samband med fusionsproblem, en sluten-form lösning för motsvarande Sylvester ekvation erhålls explicit, bli av med eventuella iterativ uppdatering steg. Tillsammans med den alternerande riktningsmetoden för multiplikatorer och blockkoordinaten nedstigningsmetoden, kan den föreslagna algoritmen enkelt generaliseras för att införliva tidigare information för fusionsproblemet, vilket gör det möjligt för en Bayesian estimator. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen uppnår samma prestanda som de befintliga algoritmerna med fördelen att avsevärt minska komplexiteten i dessa algoritmer. Index Terms-Multi-band bildfusion, Bayesian uppskattning, cirkulant matris, Sylvester ekvation, omväxlande riktning metod för multiplikatorer, block koordinat nedstigning.
Wei och Al. REF har föreslagit en effektiv Bayesian modell, där maximering av sannolikheten motsvarar att lösa en Sylvester ekvation.
Fast Fusion of Multi-Band Images Based on Solving a Sylvester Equation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}