基于自适应注入模型的遥感图像融合方法

基于自适应注入模型的遥感图像融合方法

论文摘要

遥感图像融合的目的是融合高光谱分辨率、低空间分辨率的多光谱(MS)图像和高空间分辨率、低光谱分辨率的全色(PAN)图像,得到高光谱分辨率与高空间分辨率的融合图像。遥感图像的注入模型中如何确定注入细节及注入系数是该技术研究的关键。针对注入细节优化,先通过模拟MS传感器的特性来定义一种多尺度高斯滤波器,再用该滤波器卷积PAN图像以提取细节,得到与MS图像高度相关的细节。针对注入系数优化,综合考虑光谱信息与细节信息提出一种自适应的注入量系数。为更好地保留边缘信息,提出一种新的边缘保持权重矩阵,实现光谱信息与空间的双保真。将优化后的注入系数与注入细节相乘注入到上采样后的MS图像中,得到融合结果。对所提方法进行性能分析,并在各卫星数据集上进行大量测试,与一些先进的遥感图像融合方法进行对比,实验结果表明,所提方法在主观与综合客观指标上都能达到最优。

论文目录

  • 1 相关工作
  •   1.1 注入模型的一般框架
  •   1.2 线性加权法提取I分量
  •   1.3 引导滤波
  • 2 图像融合方法
  •   2.1 高斯滤波估计及细节提取
  •   2.2 自适应注入量系数
  •   2.3 边缘信息保护
  • 3 实验结果分析
  •   3.1 实验设置
  •   3.2 质量评价
  •   3.3 算法性能分析
  •   3.4 仿真实验
  •   3.5 真实图像实验
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨勇,卢航远,黄淑英,涂伟,李露奕

    关键词: 遥感图像融合,高斯滤波,注入系数,边缘保持,质量评价

    来源: 北京航空航天大学学报 2019年12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: 江西财经大学信息管理学院,江西财经大学软件与物联网工程学院

    基金: 国家自然科学基金(61662026,61862030),江西省自然科学基金(20182BCB22006,20181BAB202010,20192ACB20002,20192ACBL21008),江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170312,GJJ170318),江西省研究生创新专项资金(YC2019-B094,YC2018-B065)~~

    分类号: TP751

    DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0372

    页码: 2351-2363

    总页数: 13

    文件大小: 13465K

    下载量: 203

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