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研究了主分量分析(PCA)和非下采样Contourlet变换(NSCT),提出一种新的多光谱图像和全色图像的融合算法。该方法对多光谱图像进行PCA变换,对所得的第一主分量(PC1)以及全色图像进行NSCT变换。对二者的低频近似系数再次进行PCA变换以寻求多光谱信息和空间信息的平衡;对于高频细节系数,通过结构相似性指标(SSIM)和局部Sobel梯度进行融合,进一步提高空间信息量;经过逆NSCT和逆PCA变换得到融合图像。实验结果表明,提出的方法在增强融合图像空间细节表现能力的同时,尽可能地保留了多光