论文摘要
当前遥感图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成低频系数的融合,忽略了图像的光谱信息特征,导致融合图像中存在光谱扭曲等不足。设计基于非下采样Contourlet变换与区域信息特征的遥感图像融合算法。引入HSV(Hue,Saturation,Value)变换,从多光谱图像中提取亮度分量。采用非下采样Contourlet变换,对全色图像与多光谱图像的亮度分量进行分解,获取图像的低频系数与高频系数。联合低频系数的区域能量以及信息熵特征,构造低频系数的融合模型,完成低频信息的融合。通过高频系数的区域方差相似度,建立高频系数融合规则,对高频系数完成融合。通过非下采样Contourlet逆变换与HSV逆变换,获取融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,该算法的融合图像具有更好的光谱与空间特性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张淑艳,朱娟,王超,田纪亚,曾小慧
关键词: 遥感图像融合,非下采样变换,变换,区域能量,信息熵,区域方差相似度
来源: 计算机应用与软件 2019年04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: 长春光华学院电气信息学院,井冈山大学电信学院
基金: 吉林省教育厅自然科学技术研究重点项目(JJKH20181376KJ)
分类号: TP751
页码: 192-197+209
总页数: 7
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