二代Curvelet变换耦合细节度量模型的遥感图像融合算法

摘要：

当前遥感图像融合方法忽略了不同图像像素间的关联性,导致融合图像含有伪吉布斯效应及光谱失真,为此提出了二代Curvelet变换耦合细节度量模型的遥感图像融合算法.引入HSV变换来分解多光谱(MS)图像,提取相应的亮度成分.借助二代Curvelet变换来分解亮度成分与全色(PAN)图像,获取其不同的子带.构造低频子带融合准则,获取对应的权重系数,实现低频子带的融合.对高频子带实施卷积操作,提取其边缘信息,将其与空间信息相结合,构造细节度量模型,对高频子带的边缘及空间细节特征进行度量,实现高频子带的融合.利用二代Curvelet逆变换对融合子带进行计算,获取新的亮度成分,并将其与初始的色度、饱和度信息进行HSV逆变换,实现遥感图像融合.实验结果显示,较当前的遥感图像融合方法而言,所提算法具有更高的融合质量,其输出图像不仅清晰度更高,而且也有更好的光谱特性.

关键词：遥感图像融合、Curvelet变换、细节度量、HSV变换、边缘信息

所属期刊栏目：33

分类号：TP391;TN0(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省重点研发计划20171BBE50049;江西省知识产权软科学研究计划ZR201610;江西省高校人文社会科学重点基金JD17127

在线出版日期：2019-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：129-136