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基于局部相关性的遥感图像全色锐化算法
基于局部相关性的遥感图像全色锐化算法
作者:
和红杰
尹忠科
陈帆
陶旭婷
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
多光谱图像
全色图像
全色锐化
非下采样轮廓波变换
局部相关系数
四阶相关系数
摘要:
为了增强多光谱图像的空间分辨率同时避免出现严重的光谱扭曲,对插值放大后的多光谱图像和原始全色图像分别作相同层数的非下采样轮廓波变换分解.在相应低频子带中,分别选取以待融合像素点为中心,大小为5×5的滑动窗口,计算待融合像素点的局部相关系数与四阶相关系数.如果局部相关系数大于四阶相关系数,说明该位置上的地物存在相似的光谱特征,因此用全色图像的高频系数替代多光谱图像的高频系数;反之,保持多光谱图像的高频系数不变.最后将多光谱图像的低频系数和替换后的高频系数进行非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.采用Landsat 7遥感图像,对比给出了本文与现有同类最新文献融合结果及其主客观评价指标.实验结果表明,本文算法在提高空间分辨率与保持光谱信息两个方面都具有较好的效果.
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Curvelet变换
基于卡通-纹理分解的遥感图像融合方法
卡通-纹理分解
全色锐化
图像分解
遥感图像融合
内容分析
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相关文献总数
(/次)
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文献信息
篇名
基于局部相关性的遥感图像全色锐化算法
来源期刊
光子学报
学科
工学
关键词
多光谱图像
全色图像
全色锐化
非下采样轮廓波变换
局部相关系数
四阶相关系数
年,卷(期)
2014,(3)
所属期刊栏目
图像处理
研究方向
页码范围
139-144
页数
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3788/gzxb20144303.0310003
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
尹忠科
西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室
88
1741
22.0
38.0
2
和红杰
西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室
44
647
15.0
25.0
3
陈帆
西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室
45
424
12.0
19.0
4
陶旭婷
西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室
1
8
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二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
多光谱图像
全色图像
全色锐化
非下采样轮廓波变换
局部相关系数
四阶相关系数
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
光子学报
主办单位:
中国光学学会
中国科学院西安光学精密机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1004-4213
CN:
61-1235/O4
开本:
大16开
出版地:
西安市长安区新型工业园信息大道17号47分箱
邮发代号:
52-105
创刊时间:
1972
语种:
chi
出版文献量(篇)
8749
总下载数(次)
11
总被引数(次)
70454
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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