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摘要:
传统的图像融合算法,如IHS变换、合成变量比、主成分替换等方法所得到的融合图像通常存在不同程度的光谱扭曲现象.一种基于混合像元分解的图像融合算法(FSMA)可以很好地保持图像的光谱信息,但该算法仅在以终端端元为先验知识的模拟数据中得到了成功的应用.分析表明,由于全色波段与多光谱波段光谱响应函数不同以及多光谱波段通常不能覆盖整个全色范围,原有的FSMA算法并不能直接应用到真实遥感数据中.文中提出了一种改进的基于混合像元分解的图像融合算法(IFSMA).该算法通过重构原有算法中优化问题的目标函数,降低了对利用多光谱数据模拟全色波段亮度值的难度,使得基于混合像元分解的图像融合算法可以推广应用到真实遥感数据中.实验结果表明,IFSMA算法在光谱信息和空间信息的保持方面均优于IHS变换、合成变量比、主成分替换以及原有的FSMA等算法.
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文献信息
篇名 基于混合像元分解的遥感图像融合实用算法
来源期刊 中国科学(信息科学) 学科 工学
关键词 图像融合 混合像元分解 约束非线性最优化
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 668-677
页数 10页 分类号 TP751
字数 语种 中文
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2010(0)
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研究主题发展历程
节点文献
图像融合
混合像元分解
约束非线性最优化
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国科学(信息科学)
月刊
1674-7267
11-5846/N
北京东黄城根北街16号
chi
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1697
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