卫星图像增强方法对比：SSTSTF 算法在颜色和细节还原上的优势

4.3. 视觉比较

本文通过图9和图10展示了两组图像，旨在直观地比较不同卫星图像增强算法在近红外 (NIR)、红色和绿色波段的视觉效果。所有图像均经过线性拉伸处理，以饱和度阈值将真实图像中最亮和最暗的 2 个像素饱和处理。

图9 展示了所有算法在重建图像结构细节方面的能力。尽管所有算法都能有效地重建结构细节，但我们的 SSTSTF 算法在颜色还原方面更接近真实图像。

图10 展示了一个具有挑战性的场景：图像中突然出现的洪水。STARFM、FSDAF 和 Fit-FC 在处理此场景时产生了过多的虚假细节，而 EBSCDL、BiaSTF 和我们的 SSTSTF 算法则产生了更接近真实值的细节。

在颜色还原方面，GAN-STFM 表现不佳，而我们的 SSTSTF 算法呈现出最佳的视觉效果。

结论： 实验结果表明，SSTSTF 算法在细节保留和颜色还原方面表现突出，尤其是在处理洪水等突发事件的场景下，能够更准确地还原真实图像。