【摘 要】
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为了提高遥感图像的融合质量,消除模糊与不连续效应,设计了基于二代Curvelet变换与近似度制约规则的遥感图像融合算法。通过HSV变换对多光谱图像进行分解,获取其亮度子图。引
【机 构】
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江苏联合职业技术学院徐州财经分院; 江苏第二师范学院数学与信息技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672163);江苏省自然科学基金(BK20141307);江苏省“333工程”基金(BRA2015212);教育部“云数融合科教创新”基金(2017B06109)资助项目
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为了提高遥感图像的融合质量,消除模糊与不连续效应,设计了基于二代Curvelet变换与近似度制约规则的遥感图像融合算法。通过HSV变换对多光谱图像进行分解,获取其亮度子图。引入二代Curvelet变换,对全色图像与亮度子图进行精细分解,求取图像的高频与低频系数。利用图像的对角信息改进空间频率模型,求取全色图像低频系数的注入因子,并将全色图像的低频系数注入到亮度子图对应的低频系数中,获取融合低频系数。利用结构相似度模型对不同高频系数进行近似度测量,建立近似度制约规则,获取融合高频系数。通过对融合系数实施Curvelet和HSV反变换,获取融合的遥感图像。实验结果表明,较已有的遥感图像融合方法而言,所提方法具有更好的融合质量,包含了更多的光谱与空间信息。
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