计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
10期
212-216
,共5页
时海亮%魏涛%辛向军%裴云霞
時海亮%魏濤%辛嚮軍%裴雲霞
시해량%위도%신향군%배운하
图像融合%主分量分析%非下采样Contourlet%Sobel梯度%结构相似性指标
圖像融閤%主分量分析%非下採樣Contourlet%Sobel梯度%結構相似性指標
도상융합%주분량분석%비하채양Contourlet%Sobel제도%결구상사성지표
研究了主分量分析(PCA)和非下采样Contourlet变换(NSCT),提出一种新的多光谱图像和全色图像的融合算法.该方法对多光谱图像进行PCA变换,对所得的第一主分量(PC1)以及全色图像进行NSCT变换.对二者的低频近似系数再次进行PCA变换以寻求多光谱信息和空间信息的平衡；对于高频细节系数,通过结构相似性指标(SSIM)和局部Sobel梯度进行融合,进一步提高空间信息量；经过逆NSCT和逆PCA变换得到融合图像.实验结果表明,提出的方法在增强融合图像空间细节表现能力的同时,尽可能地保留了多光谱图像的光谱信息,优于传统的基于IHS、PCA、小波变换和Contourlet变换的融合方法,是有效可行的.
研究瞭主分量分析(PCA)和非下採樣Contourlet變換(NSCT),提齣一種新的多光譜圖像和全色圖像的融閤算法.該方法對多光譜圖像進行PCA變換,對所得的第一主分量(PC1)以及全色圖像進行NSCT變換.對二者的低頻近似繫數再次進行PCA變換以尋求多光譜信息和空間信息的平衡；對于高頻細節繫數,通過結構相似性指標(SSIM)和跼部Sobel梯度進行融閤,進一步提高空間信息量；經過逆NSCT和逆PCA變換得到融閤圖像.實驗結果錶明,提齣的方法在增彊融閤圖像空間細節錶現能力的同時,儘可能地保留瞭多光譜圖像的光譜信息,優于傳統的基于IHS、PCA、小波變換和Contourlet變換的融閤方法,是有效可行的.
연구료주분량분석(PCA)화비하채양Contourlet변환(NSCT),제출일충신적다광보도상화전색도상적융합산법.해방법대다광보도상진행PCA변환,대소득적제일주분량(PC1)이급전색도상진행NSCT변환.대이자적저빈근사계수재차진행PCA변환이심구다광보신식화공간신식적평형；대우고빈세절계수,통과결구상사성지표(SSIM)화국부Sobel제도진행융합,진일보제고공간신식량；경과역NSCT화역PCA변환득도융합도상.실험결과표명,제출적방법재증강융합도상공간세절표현능력적동시,진가능지보류료다광보도상적광보신식,우우전통적기우IHS、PCA、소파변환화Contourlet변환적융합방법,시유효가행적.
