计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
1期
316-320
,共5页
图像融合%压缩感知%迭代阈值投影%测量矩阵
圖像融閤%壓縮感知%迭代閾值投影%測量矩陣
도상융합%압축감지%질대역치투영%측량구진
image fusion%compressed sensing%iterative thresholding projection%measurement matrix
对大数据量遥感图像融合,常规融合方法需考虑图像所有像素点,而全局压缩采样融合重构计算成本高、存储需求大.首先利用分块压缩感知(BCS)对输入图像进行压缩采样,再对压缩测量采用线性加权策略融合,最后采用迭代阈值投影(ITP)重构算法重构融合图像,并消除分块效应.提出了一种基于BCS的遥感图像融合方法,并给出其详细实现流程.仿真结果表明了ITP算法计算成本低、重构精度高.实际资料测试表明BCS融合方法与常规小波加权融合结果相比,除了平均梯度有所差别外,在平均值、标准差和信息熵等定量分析和视觉特征上基本相同.该算法用较少采样点实现有效压缩融合,存储需求小、重构成本低,融合决策过程简单,有利于大数据量遥感图像的融合.
對大數據量遙感圖像融閤,常規融閤方法需攷慮圖像所有像素點,而全跼壓縮採樣融閤重構計算成本高、存儲需求大.首先利用分塊壓縮感知(BCS)對輸入圖像進行壓縮採樣,再對壓縮測量採用線性加權策略融閤,最後採用迭代閾值投影(ITP)重構算法重構融閤圖像,併消除分塊效應.提齣瞭一種基于BCS的遙感圖像融閤方法,併給齣其詳細實現流程.倣真結果錶明瞭ITP算法計算成本低、重構精度高.實際資料測試錶明BCS融閤方法與常規小波加權融閤結果相比,除瞭平均梯度有所差彆外,在平均值、標準差和信息熵等定量分析和視覺特徵上基本相同.該算法用較少採樣點實現有效壓縮融閤,存儲需求小、重構成本低,融閤決策過程簡單,有利于大數據量遙感圖像的融閤.
대대수거량요감도상융합,상규융합방법수고필도상소유상소점,이전국압축채양융합중구계산성본고、존저수구대.수선이용분괴압축감지(BCS)대수입도상진행압축채양,재대압축측량채용선성가권책략융합,최후채용질대역치투영(ITP)중구산법중구융합도상,병소제분괴효응.제출료일충기우BCS적요감도상융합방법,병급출기상세실현류정.방진결과표명료ITP산법계산성본저、중구정도고.실제자료측시표명BCS융합방법여상규소파가권융합결과상비,제료평균제도유소차별외,재평균치、표준차화신식적등정량분석화시각특정상기본상동.해산법용교소채양점실현유효압축융합,존저수구소、중구성본저,융합결책과정간단,유리우대수거량요감도상적융합.
