《表2 均方根误差测评结果》

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《基于向量总变差约束局部光谱解混的高光谱图像超分辨》

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为验证本文算法的鲁棒性，表4给出了CAVE和Harvard数据集的平均RMSE和SAM度量。根据表2和表3，对比GSOMP+和BSR方法。BSR方法采用贝叶斯光谱字典计算贝叶斯稀疏表示，没有考虑图像的空间性质，因此尽管重构误差较小，但重构的图像具有严重的光谱失真；GSOMP+在线学习光谱字典并仅基于图像块计算稀疏表示，在Harvard数据集上重构误差较小，但在CAVE数据上重构误差较大；而且有严重的光谱失真。