基于加权滤波经验模式分解的遥感图像融合

• 作者: 平子良 梁灵飞 章冲
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模式分解( EMD) 加权滤波经验模式分解( WFEMD) 图像融合 内涵模式分量( IMF)
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2014.03.10

摘要

加权滤波经验模式分解(weighted filter empirical mode decomposition,WFEMD)作为一种新的多尺度、多分辨率分析方法,与小波、超小波和现有二维经验模式分解方法相比,更加适合于二维图像中的细节特征分析。该方法运用自适应加权滤波器直接求取均值面,解决了传统二维经验模式分解( empirical mode decomposition,EMD)方法的固有缺陷；将WFEMD方法引入遥感图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为图像融合提供更多的信息。鉴于此,提出了一种基于WFEMD变换的图像融合方法。首先,利用WFEMD的自适应性、多尺度性和高频细节信息的强获取能力,将待融合的图像分别进行WFEMD分解,对不同图像的内涵模式分量( intrinsic mode functions, IMF)按照该文提出的细节/背景原则进行融合,剩余分量按照平均原则进行融合。最后,将融合后的内涵模式分量重构,获取融合图像。实验证明,该方法的融合效果优于其他图像融合方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	平子良	内蒙古师范大学物理与电子信息学院	34	244	10.0	13.0
2	章冲	河南科技大学信息工程学院	13	44	4.0	5.0
3	梁灵飞	河南科技大学信息工程学院	9	23	3.0	4.0