基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对遥感图像,提出了一种遥感多光谱可见光图像与遥感高分辨率全色图像融合的小波分维算法.利用小波变换的方向选择}生,对遥感多光谱的1分量和遥感全色图像进行小波分解,进而在不同子带中进行遥感图像融合,低频部分采用基于区域能量的融合算法;高频部分使用21×21的窗口加窗逐点计算分维作为权系数进行融合;最后将得到的灰度融合图像替代原来的1分量,进行反IHS变换得到最终的融合图像.实验结果表明,根据用分维进行数据融合方法确定两幅不同遥感原图像.在融合图像中所占的信息比例,可以有效地保留两幅原图像的边缘和纹理特征,避免融合图像平均化而出现的模糊现象,使得处理后的图像更容易识别,信息量增加.因此,文中提出的IHS小波分维融合算法是有效的,并取得良好的效果.
推荐文章
多幅图像的高分辨率无缝快速拼接方法
多幅图像
高分辨率
无缝拼接
A-KAZE特征
基于分量替换高分辨率遥感图像融合方法的对比研究
QuickBird图像
分量替换融合方法
Gram-Schmidt融合算法
IHS变换
主成分分析法
光谱响应函数
面向对象特征融合的高分辨率遥感图像变化检测方法
面向对象
图像分割
尺度
光谱特征
纹理特征
形状特征
应用整体结构信息分层匹配的红外与可见光遥感图像融合方法
航天器图像融合
红外图像
可见光图像
整体结构信息分层匹配
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 多光谱可见光图像与高分辨率图像的分维融合
来源期刊 电子科技 学科 工学
关键词 HIS变换 小波变换 分形维 图像融合
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 图像·编码与软件
研究方向 页码范围 4-8
页数 分类号 TP319.41
字数 3086字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7820.2011.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 那彦 西安电子科技大学电子工程学院 43 383 12.0 17.0
2 何龙兵 西安电子科技大学电子工程学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (24)
共引文献  (42)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (14)
二级引证文献  (2)
1984(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1986(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1994(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1995(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
HIS变换
小波变换
分形维
图像融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技
月刊
1007-7820
61-1291/TN
大16开
西安电子科技大学
1987
chi
出版文献量(篇)
9344
总下载数(次)
32
论文1v1指导