基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

摘要：

研究遥感图像融合性能的客观评价问题,分析当前遥感图像融合效果评估方法特点的基础上,提出一种新的遥感图像融合效果评估方法--基于奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)的方法.利用源图像与融合结果图像的奇异值差异,测量它们之间能量信息失真情况,从而进行融合算法的评估.仿真实验从两方面入手,当融合源图像中含有SAR(Synthetic Aperlure Radar)图像时,对比Piella和Xydeas评估方法较为有效;另一方面,对多类型传感器、不同方法的像素级融合结果进行评估,与主观评价结果对比具有较高的一致性.这种客观评估方法能够较好地反映多类遥感图像融合的质量,是一种实现简单、高效、较为通用的遥感图像融合效果评估方法.

关键词：遥感、融合、图像质量、评估

所属期刊栏目：34

分类号：TP7(遥感技术)

资助基金：国防基础科研项目A2120060006

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1448-1451