基于PCA和NSCT的多光谱图像和全色图像的融合

被引：4

作者：

时海亮 ^{[1
]}

魏涛 ^{[2
]}

辛向军 ^{[1
]}

裴云霞 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 郑州轻工业学院数学与信息科学系

[3] 不详

[4] 河南工程学院计算机科学与工程系

[5] 不详

来源：

计算机工程与应用 | 2012年 / 10期

关键词：

图像融合; 主分量分析; 非下采样Contourlet; Sobel梯度; 结构相似性指标;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

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。

引用

页码：212 / 216

页数：5

共 15 条

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