改进投影梯度NMF的NSST域多光谱与全色图像融合

被引：24

作者：

吴一全 ^{[1
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陶飞翔 ^{[1
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机构：

[1] 南京航空航天大学电子信息工程学院

[2] 国土资源部地质信息技术重点实验室

[3] 浙江工业大学浙江省信号处理重点实验室

[4] 兰州大学甘肃省西部矿产资源重点实验室

[5] 东华理工大学江西省数字国土重点实验室

来源：

光学学报 | 2015年 / 35卷 / 04期

关键词：

图像处理; 图像融合; 多光谱和全色图像; 非下采样Shearlet变换; 改进投影梯度非负矩阵分解; 脉冲耦合神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了有效结合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,进一步改善融合后多光谱图像的质量,提出了基于改进投影梯度非负矩阵分解(NMF)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域多光谱和全色图像融合方法。对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度(IHS)变换,将其亮度分量与全色图像进行直方图匹配,增强全色图像的对比度;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行NSST变换,对二者的低频系数利用改进投影梯度NMF进行融合,进一步提高融合后图像的空间信息;对于高频子带系数,采用基于改进PCNN的方法进行融合,增强图像的细节信息;经非下采样Shearlet逆变换得到融合后的亮度分量,进行IHS逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,所提出的方法在保留多光谱图像光谱信息的同时,增强了融合图像的空间细节表现能力,优于现有的基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和NMF、基于NSCT和PCNN等几种融合方法。

引用

页码：139 / 148

页数：10

共 14 条

[1] 改进（2D）2PCA的彩色图像融合框架 [J].