基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

被引：7

作者：

朱卫纲

周荫清

徐华平

李春升

机构：

[1] 北京航空航天大学电子信息工程学院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2008年 / 12期

关键词：

遥感; 融合; 图像质量; 评估;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2008.12.024

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

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.

引用

页码：1448 / 1451

页数：4