基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

• 作者: 周荫清 徐华平 朱卫纲 李春升
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 融合 图像质量 评估
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 页码范围: 1448-1451
• 页数: 4页
• 分类号: TP7
• 字数: 3424字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周荫清	北京航空航天大学电子信息工程学院	167	1544	21.0	32.0
2	李春升	北京航空航天大学电子信息工程学院	100	1008	16.0	28.0
3	徐华平	北京航空航天大学电子信息工程学院	39	350	11.0	17.0
4	朱卫纲	北京航空航天大学电子信息工程学院	2	20	2.0	2.0