【摘 要】
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针对传统的全色锐化融合中细节信息提取不准确、融合光谱精度不高等问题,结合非下采样轮廓波变换（nonsubsampled contourlet transform,NSCT）的多尺度多方向分解特点和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural networks,PCNN）脉冲同步发放特性等优点,提出了一种基于NSCT和PCNN的遥感图像全色锐化算法。该算法首先采用NSCT变换提取全色图
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于脉冲耦合神经网络的高光谱遥感图像融合方法研究”（编号:41861055）； 中国博士后基金项目（编号:2019M653795）； 兰州交通大学（201806）优秀平台共同资助；
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针对传统的全色锐化融合中细节信息提取不准确、融合光谱精度不高等问题,结合非下采样轮廓波变换（nonsubsampled contourlet transform,NSCT）的多尺度多方向分解特点和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural networks,PCNN）脉冲同步发放特性等优点,提出了一种基于NSCT和PCNN的遥感图像全色锐化算法。该算法首先采用NSCT变换提取全色图像细节特征,然后将该特征注入PCNN模型获得的非规则分割区域,最终采用统计加权方式获取高分辨率的多光谱遥感图像锐化融合结果。采用WorldView-2和高分2号高分辨率遥感图像数据集实验结果表明,该算法在细节保持和光谱一致性等评价指标上均优于其它遥感图像融合算法,验证了该算法有效性。
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