计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2013年
3期
174-177
,共4页
小波包变换%边缘特征统计量%子带方向%图像融合
小波包變換%邊緣特徵統計量%子帶方嚮%圖像融閤
소파포변환%변연특정통계량%자대방향%도상융합
针对传统小波变换融合方法中未对高频分量作进一步分解从而忽略了细节信息的缺点,提出了一种基于区域边缘特征的小波包融合算法.该方法对小波包分解后的低频分量采用能量加权的融合规则,高频分量则利用各个子带的方向性,计算其边缘特征统计量,通过权值法得到融合系数.对SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,实验数据和理论分析表明,该方法的平均梯度等评价参数均有提高,在保持光谱信息的同时,有效地改进了图像的空间特征信息.
針對傳統小波變換融閤方法中未對高頻分量作進一步分解從而忽略瞭細節信息的缺點,提齣瞭一種基于區域邊緣特徵的小波包融閤算法.該方法對小波包分解後的低頻分量採用能量加權的融閤規則,高頻分量則利用各箇子帶的方嚮性,計算其邊緣特徵統計量,通過權值法得到融閤繫數.對SPOT多光譜圖像和高分辨率圖像進行融閤實驗,實驗數據和理論分析錶明,該方法的平均梯度等評價參數均有提高,在保持光譜信息的同時,有效地改進瞭圖像的空間特徵信息.
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