基于松鼠搜索算法与IHS变换的遥感图像融合

• 作者: 阮理念 董燕
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 松鼠搜索算法 IHS变换 自适应步长
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 工程科学研究及应用
• 页码范围: 89-96,124
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2022.02.14

摘要

图像融合的目标是将低空间分辨率的多光谱(multispectral,MS)图像与高分辨率的全色(panchromatic,PAN)图像进行融合,得到具有高光谱和空间分辨率的图像.针对基于强度-色调-饱和度(intensity-hue-satura-tion,IHS)变换的融合后图像会出现光谱扭曲的问题,提出了一种结合改进的松鼠搜索算法和IHS变换的图像融合方法.首先,通过考虑融合后图像与原全色和多光谱图像之间的关系建立光谱保真和空间保真项,并引入边缘信息保持项,建立了优化目标.其次,为了克服松鼠搜索算法(squirrel search algorithm,SSA)的探索能力不足、可能导致过早收敛于局部最优的缺点,引入了自适应的捕食者存在概率策略和根据个体间距离自适应调整搜索步长的策略来平衡算法的探索和利用能力,并且引入了高斯算子和柯西算子来提高算法的局部搜索能力.最后,根据优化的控制参数,通过参数化自适应IHS变换重建目标图像.将该方法在QuickBird和IKONOS数据集上进行对比实验,结果表明方法是实用的,在保留空间信息的同时能减少光谱失真.