【摘 要】
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目的目的为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Contoulet变换(NSCT)和IHS变换相结合的融合方法。方法先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融
【机 构】
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中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心,中国科学院大学,
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目的目的为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Contoulet变换(NSCT)和IHS变换相结合的融合方法。方法先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,
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