基于自适应注入模型的遥感图像融合方法

• 作者: 卢航远 李露奕 杨勇 涂伟 黄淑英
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像融合 高斯滤波 注入系数 边缘保持 质量评价
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 2351-2363
• 页数: 13页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0372

摘要

遥感图像融合的目的是融合高光谱分辨率、低空间分辨率的多光谱(MS)图像和高空间分辨率、低光谱分辨率的全色(PAN)图像,得到高光谱分辨率与高空间分辨率的融合图像.遥感图像的注入模型中如何确定注入细节及注入系数是该技术研究的关键.针对注入细节优化,先通过模拟MS传感器的特性来定义一种多尺度高斯滤波器,再用该滤波器卷积PAN图像以提取细节,得到与MS图像高度相关的细节.针对注入系数优化,综合考虑光谱信息与细节信息提出一种自适应的注入量系数.为更好地保留边缘信息,提出一种新的边缘保持权重矩阵,实现光谱信息与空间的双保真.将优化后的注入系数与注入细节相乘注入到上采样后的MS图像中,得到融合结果.对所提方法进行性能分析,并在各卫星数据集上进行大量测试,与一些先进的遥感图像融合方法进行对比,实验结果表明,所提方法在主观与综合客观指标上都能达到最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勇	江西财经大学信息管理学院	27	193	8.0	13.0
2	黄淑英	江西财经大学软件与物联网工程学院	16	142	6.0	11.0
3	李露奕	江西财经大学信息管理学院	3	1	1.0	1.0
4	卢航远	江西财经大学信息管理学院	2	0	0.0	0.0
5	涂伟	江西财经大学信息管理学院	1	0	0.0	0.0