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非降采样Contourlet域内空间频率激励的PCNN图像融合算法（英文）[J]. 屈小波,闫敬文,肖弘智,朱自谦.自动化学报. 2008(12)
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
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,5
]
陶飞翔
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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：
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
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页数：10
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