基于Curvelet和2DPCA的遥感图像融合算法

• 作者: 刘绪学 张亚峰 张桐
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 遥感融合 二维主成分分析 曲波变换 光谱特征
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 141-142,147
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.11.041

摘要

根据图像处理不同算法模型的特点,提出了一种基于Curvelet和2DPCA变换相结合的遥感图像融合算法;首先,对多光谱图像进行2DPCA变换,获得其最佳投影轴集合U及特征向量矩阵Q,按照投影规则将多光谱图像投影到U上,得到各主成分分量Yk;再将与多光谱图像进行过直方图匹配的高分辨率图像投影到Q上,获得其主成分PanM及其它主成分分量,将PanM与Yk分别进行Curvelet变换,得到对应的高、低频系数;然后,根据相应的融合规则,对处理后的系数进行Curvelet逆变换.得到融合子图像;最后,将高分辨率图像的其他主成分分量与融合子图像进行2DPCA逆变换得到融合后图像;应用多光谱图像和高分辨率图像进行了融合实验,并将实验结果与其他方法进行比较;实验结果表明,该方法能够在保持源数据光谱特性的同时,较好的提高空间分辨率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亚峰	平顶山学院信息工程学院	11	11	2.0	3.0
2	张桐	平顶山学院高压智能开关河南省高校工程技术研究中心	4	3	1.0	1.0
3	刘绪学		1	1	1.0	1.0