A remote sensing image fusion algorithm based on second generation curvelet transform coupled definition weighted model

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.02.019

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A remote sensing image fusion algorithm based on second generation curvelet transform coupled definition weighted model

更新时间：2025-09-01

- A remote sensing image fusion algorithm based on second generation curvelet transform coupled definition weighted model
- Vol. 47, Issue 2, Pages: 244-249(2021)
- 作者机构：
  
  1. 1:河南工业职业技术学院电子信息工程学院
  2. 2:西安邮电大学计算机学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.02.019
  CLC：
- Published：2021
- 稿件说明：
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A remote sensing image fusion algorithm based on second generation curvelet transform coupled definition weighted model[J]. 2021, 47(2): 244-249.
DOI：

A remote sensing image fusion algorithm based on second generation curvelet transform coupled definition weighted model[J]. 2021, 47(2): 244-249. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.02.019.

摘要

为了克服遥感图像融合算法主要是利用单一的能量特征对图像信息实施融合

忽略了光谱特征

导致其存在光谱扭曲等缺陷

提出了基于二代曲波变换与清晰度加权的遥感图像融合算法。利用IHS(Intensity

Hue

Saturation)变换对多光谱(MS)图像计算

分割出MS图像的强度(I)成分。利用二代曲波变换(Curvelet)计算出全色(PAN)图像以及I成分的高、低频系数;采用图像的均值特征

对图像的光谱特征进行度量

并联合其区域能量特征

设计了新的融合规则

完成低频系数的融合。利用图像的Laplace特征对图像的清晰度进行计算

以此来构造清晰度加权模型

进行高频系数的融合;将融合系数经二代Curvelet和IHS逆变换处理后

输出融合结果。实验数据表明

较当前遥感图像融合算法而言

所提算法具备更好的融合效果

其融合图像的通用图像质量指数值更大

光谱差异更小。

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