论文摘要
当前遥感图像融合方法忽略了不同图像像素间的关联性,导致融合图像含有伪吉布斯效应及光谱失真,为此提出了二代Curvelet变换耦合细节度量模型的遥感图像融合算法。引入HSV变换来分解多光谱(MS)图像,提取相应的亮度成分。借助二代Curvelet变换来分解亮度成分与全色(PAN)图像,获取其不同的子带。构造低频子带融合准则,获取对应的权重系数,实现低频子带的融合。对高频子带实施卷积操作,提取其边缘信息,将其与空间信息相结合,构造细节度量模型,对高频子带的边缘及空间细节特征进行度量,实现高频子带的融合。利用二代Curvelet逆变换对融合子带进行计算,获取新的亮度成分,并将其与初始的色度、饱和度信息进行HSV逆变换,实现遥感图像融合。实验结果显示,较当前的遥感图像融合方法而言,所提算法具有更高的融合质量,其输出图像不仅清晰度更高,而且也有更好的光谱特性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 罗娟,王立平,谭云兰
关键词: 遥感图像融合,变换,细节度量,边缘信息
来源: 电子测量与仪器学报 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 宜春幼儿师范高等专科学校,萍乡学院机械与电子工程学院,井冈山大学电子与信息工程学院
基金: 江西省重点研发计划(20171BBE50049),江西省知识产权软科学研究计划(ZR201610),江西省高校人文社会科学重点基金(JD17127)资助项目
分类号: TP751
DOI: 10.13382/j.jemi.B1902076
页码: 129-136
总页数: 8
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