基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法

• 作者: 吴之亮 常霞 李泽仁 纪峰
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像融合 NSCT变换 PCA变换 小波变换 融合规则 区域标准差自适
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 视觉与图像
• 页码范围: 247-252
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2017020247

摘要

为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法.首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(PAN)图像进行NSCT变换,对二者的低频系数采用小波变换的融合规则,高频系数采用基于区域标准差自适应加权的融合规则;最后,经过PCA逆变换和NSCT逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明,该方法不仅有效地融合了源图像的细节信息,而且得到了较好的视觉效果和较优的评价指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李泽仁	北方民族大学数学与信息科学学院	4	31	3.0	4.0
2	常霞	北方民族大学数学与信息科学学院	16	133	7.0	11.0
3	纪峰	北方民族大学数学与信息科学学院	16	138	7.0	11.0
4	吴之亮	北方民族大学数学与信息科学学院	1	21	1.0	1.0