Remote sensing image fusion algorithm based on nonsubsampled shearlet transform coupling double restriction model

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.03.017

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Remote sensing image fusion algorithm based on nonsubsampled shearlet transform coupling double restriction model

更新时间：2025-09-01

- Remote sensing image fusion algorithm based on nonsubsampled shearlet transform coupling double restriction model
- Vol. 47, Issue 3, Pages: 352-358(2021)
- 作者机构：
  
  1. 1:郑州信息科技职业学院信息工程学院
  2. 2:华北水利水电大学信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.03.017
  CLC：
- Published：2021
- 稿件说明：
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Remote sensing image fusion algorithm based on nonsubsampled shearlet transform coupling double restriction model[J]. 2021, 47(3): 352-358.
DOI：

Remote sensing image fusion algorithm based on nonsubsampled shearlet transform coupling double restriction model[J]. 2021, 47(3): 352-358. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.03.017.

摘要

为了提高遥感图像的融合质量

使其兼顾较好的纹理特征与对比度

提出了非下采样变换耦合双重制约模型的遥感图像融合算法(NSST)。通过IHS模型来解析多光谱图像(MS)

提取其对应的强度(I)、色调(H)、饱和度(S)成分;借助NSST

从I成分和全色图像(PAN)中解析出低频和高频系数;通过信息熵和均值模型

计算出图像富含的信息及亮度丰富度

以完成低频系数的融合。利用高频系数与方向矩阵的卷积运算

得出图像的纹理特征

计算图像的标准差

获取对比度信息。在联合纹理特征和对比度

构造双重制约模型

完成高频系数的融合。再对融合系数完成逆NSST和逆IHS运算

得出融合图像。实验数据表明

较现有的融合技术而言

所提算法的融合图像含有更为丰富的纹理与更高的对比度。

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