论文摘要
为了进一步提高多光谱（MS）图像与全色（PAN）图像之间的融合质量,平衡空间细节的注入与光谱信息的保持,提出了一种基于局部自适应空间-光谱调制与图像协同分割的融合方法.该方法利用k-means算法、根据MS图像的光谱特性进行图像分割,得到不同的连通体组,进而基于局部连通体组构建了局部自适应光谱调制（LASpeM）系数和局部自适应空间调制（LASpaM）系数,分别对融合图像中的光谱与空间信息进行调制;其中,LASpeM系数的构建基于MS和PAN图像中的细节提取以及MS波段之间的光谱关系, LASpaM系数的构建则基于MS和低分辨率PAN图像之间光谱特性的局部差异及相关性.另外,引入融合与分割的协同思想,利用图像分割来优化融合结果,并根据融合结果的反馈信息对分割算法的参数进行调整.在Matlab环境下,采用2个卫星GeoEye-1和QuickBird数据集进行融合实验,结果表明,文中方法在主观视觉与客观评价指标方面总体上优于7种经典及流行的融合方法,能够平衡融合图像的空间信息注入和光谱信息保持,有效地减少光谱扭曲.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 焦姣,吴玲达,王朴军
关键词: 多光谱与全色图像融合,融合与分割的协同,局部自适应光谱调制,局部自适应空间调制,算法
来源: 计算机辅助设计与图形学学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 航天工程大学复杂电子系统仿真实验室,解放军第32026
基金: 国家自然科学基金(61801513),装备预研基金(61420100103)
分类号: TP391.41
页码: 2101-2112
总页数: 12
文件大小: 2743K
下载量: 126
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标签：多光谱与全色图像融合论文; 融合与分割的协同论文; 局部自适应光谱调制论文; 局部自适应空间调制论文; 算法论文;