Shearlet变换耦合细节强化因子的遥感图像融合算法

作者：崔怡文; 侯德林^*

来源：太赫兹科学与电子信息学报, 2020, 18(06): 1073-1079.

• 遥感图像融合
• 空间频率
• NSST变换
• 梯度信息
• 细节强化因子
• IHS变换

为克服当前较多遥感图像融合方法存在间断以及吉布斯现象,本文利用像素点间灰度以及梯度信息,设计了一种采用非下采样Shearlet变换(NSST)耦合细节强化因子的图像融合方法。将多光谱(MS)图像经过强度-色调-饱和度(IHS)变换,分离出强度成分。随后,借助NSST变换处理强度成分与全色(PAN)图像,获取对应的高频和低频系数。以强度成分对应的低频系数为依据,通过图像的空间频率特性计算加权系数,将PAN图像的低频系数植入到强度(I)成分对应的低频系数中,融合低频系数。采用像素点间灰度以及梯度信息,构造细节强化因子,融合高频系数。最后,采用IHS和NSST反变换重构这些融合系数,获取融合结果。实验结果显示:较当前融合技术,所提算法拥有更为理想的融合效果,具有更高的互信息值和更低的光谱偏差度值。

• 单位
  武汉纺织大学; 经济管理学院; 武汉铁路职业技术学院