遥感图像融合算法与质量评价探讨

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图像融合技术能够显著提高遥感图像的应用效益,但对于高空间分辨率卫星图像(如IKONOS、QuickBird、WorldView-2),传统融合方法往往产生光谱扭曲等现象,导致遥感图像的应用效益有所降低。笔者在总结典型图像融合算法优缺点基础上,利用五种融合算法对WorldView-2卫星图像进行融合;基于改进的综合图像融合评价指标,定量地评价各种融合算法的性能。结果表明,对于以WorldView-2为例的高分辨率遥感图像,PANSHARP算法融合的图像色彩最自然,全色波段空间细节保留完整,目标边缘锐利。 Image fusion technology can significantly improve the application efficiency of remote sensing images. However, traditional fusion methods often produce spectral distortions in high-resolution satellite imagery (such as IKONOS, QuickBird, WorldView-2), resulting in a decrease in the application benefits of remote sensing images . Based on summarizing the advantages and disadvantages of typical image fusion algorithms, the author uses five fusion algorithms to fuse WorldView-2 satellite images. Based on the improved comprehensive image fusion evaluation index, the author quantitatively evaluates the performance of various fusion algorithms. The results show that for the high-resolution remote sensing images with WorldView-2 as an example, the PANSHARP algorithm has the most natural image color fusion, the details of the panchromatic band remain intact, and the target edge is sharp.
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