论文摘要
为了提高融合后多光谱图像的质量,本文提出一种基于快速非下采样轮廓波变换（FNSCT）与萤火虫优化的自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合的图像融合算法。将通过亮度-色度-饱和度（IHS）变换的多光谱图像亮度分量与全色图像分别进行FNSCT变换,获得相应的高低频系数。针对低频系数,采用区域平均能量法进行融合;对于高频子带,为了确定PCNN模型的最优参数,将PCNN算法的链接强度与链接范围自适应化,并利用萤火虫算法优化其余参数,获得更优的PCNN模型,实现高频系数的融合。最终经过FNSCT逆变换和IHS逆变换得到融合结果。实验结果表明:本文提出的算法既提高了图像的空间分辨率又很好地保留了融合图像的光谱信息。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵春晖,张宏宇,闫奕名,宿南
关键词: 遥感图像,图像融合,快速非下采样轮廓波变换,区域平均能量,脉冲耦合神经网络,萤火虫
来源: 哈尔滨工程大学学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61405041,61571145),中央高校基本科研业务费面向国家重大需求培育计划(GK2080260167)
分类号: TP183;TP751
页码: 501-508+517
总页数: 9
文件大小: 4996K
下载量: 205
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标签：遥感图像论文; 图像融合论文; 快速非下采样轮廓波变换论文; 区域平均能量论文; 脉冲耦合神经网络论文; 萤火虫论文;