【摘 要】
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提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多光谱与高分辨率图像融合算法。对多光谱图像进行多阈值分割,并利用提出的
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院; 河南科技大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(60702063);总装预研项目;广西壮族自治区区青年科学基金(0640067)资助项目
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提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多光谱与高分辨率图像融合算法。对多光谱图像进行多阈值分割,并利用提出的区域均值比指标将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要保持光谱特征的区域;然后利用NSCT对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度、多方向分解。分解后的低频部分采用基于窗口邻域的融合规则和算子进行融合,高频部分按区域均值比指标进行区域融合;最后进行重构得到融合后的多光谱图像的强度分量,经IHS逆变换后得到高分辨率的多光谱图像。实验结果表明,该算法可获得较理想的融合图像,融合效果优于IHS变换法、基于像素的a trous小波变换法以及基于像素的NSCT法。
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