基于IHS变换与自适应区域特征的遥感图像融合算法

论文摘要

当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了IHS变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入IHS(intensity, hue, saturation)变换,对多光谱(MS)图像进行分解获取强度分量,将其与全色(PAN)图像进行融合。再通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对PAN图像与强度分量进行子带分解,获取高、低频子带信息。并利用图像的区域能量以及区域空间特征,对低频子带融合模型的调节因子进行自适应整定,使得融合低频子带能够包含更多的空间信息。基于图像的区域方差特征来构建高频子带融合模型,使得融合高频子带能够包含更多的纹理信息。实验结果表明,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法的融合图像具有更好地光谱特性以及空间特性。

论文目录

• 0 引 言
• 1 所提遥感图像融合算法
•   1.1 强度分量的提取
•   1.2 获取子带信息
•   1.3 子带融合
• 2 实验结果
• 3 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 白鑫,卫琳

关键词: 遥感图像融合,变换,非下采样变换,区域空间特征,自适应区域特征,子带融合

来源: 电子测量与仪器学报 2019年02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: 郑州升达经贸管理学院信息工程系,郑州大学软件与应用科技学院

基金: 国家自然科学基金(60673174),河南省科技攻关项目(162102210121)资助

分类号: TP751

DOI: 10.13382/j.jemi.B1801753

页码: 161-167

总页数: 7

文件大小: 579K

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