论文摘要
在基于多光谱(MS)影像和全色(PAN)遥感影像融合中,提高融合影像质量的一个关键问题是如何有效提取PAN影像的纹理特征信息,并有针对性地对MS影像进行信息注入.因此,文中提出基于相位拉伸变换(PST)相位约束的MS和PAN影像稀疏融合算法.首先对MS和PAN影像进行高斯滤波.对于中低频信息,基于PST相位差对影像中边缘和纹理区域的敏感性,通过高频信息PST的相位差获得融合权重约束.对于高频信息,通过学习PAN影像的高频信息获得训练字典,并利用字典对MS和PAN影像的高频信息进行稀疏表示和融合,提高融合高频信息的准确度.算法在一定程度上克服传统融合方法对边缘纹理区域融合效果较差和光谱信息扭曲等现象,取得更好的融合效果.大量仿真实验验证算法的有效性.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王相海,白世夫,李智,宋若曦,陶兢喆
关键词: 遥感影像,相位拉伸变换,稀疏表示,高斯滤波,高频信息,中低频信息
来源: 模式识别与人工智能 2019年05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: 辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁师范大学城市与环境学院
基金: 国家自然科学基金项目(No.41671439,61402214),辽宁省高等学校创新团队支持计划项目(No.LT2017013)资助~~
分类号: TP751
DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201905002
页码: 398-408
总页数: 11
文件大小: 10139K
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