基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法

发布时间：2018-05-23 06:36

  本文选题：遥感图像融合 + NSCT变换　； 参考：《图学学报》2017年02期

【摘要】：为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法。首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(PAN)图像进行NSCT变换,对二者的低频系数采用小波变换的融合规则,高频系数采用基于区域标准差自适应加权的融合规则;最后,经过PCA逆变换和NSCT逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法不仅有效地融合了源图像的细节信息,而且得到了较好的视觉效果和较优的评价指标。
[Abstract]:In order to improve the lack of detailed information representation of non-downsampling Contourlet transform, a new method of remote sensing image fusion based on principal component analysis (PCA) and NSCT is proposed. First, the first principal component is extracted by PCA transform on the low spatial resolution multispectral image. Secondly, the PC1 and high spatial resolution panchromatic pan images are transformed by NSCT. The fusion rules of wavelet transform are used for the low frequency coefficients of the two images. The fusion rules based on the adaptive weighting of the region standard deviation are adopted in the high frequency coefficients. Finally, the fusion image is obtained by the inverse PCA transform and the NSCT inverse transform. The simulation results show that the proposed method not only combines the details of the source image effectively, but also gets better visual effect and better evaluation index.
【作者单位】： 北方民族大学数学与信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61440044,6110200) 北方民族大学科研项目(2014XYZ04);北方民族大学研究生创新项目(YCX1680)
【分类号】：TP751

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 周宏军;李江;蔡志刚;;一种小波包遥感图像融合方法[J];现代测绘;2008年01期

2 陈超;江涛;刘祥磊;;基于缨帽变换的遥感图像融合方法研究[J];测绘科学;2009年03期

3 柴勇;何友;曲长文;;遥感图像融合最新进展及展望[J];舰船电子工程;2009年08期

4 朱卫纲;周荫清;徐华平;李春升;;遥感图像融合效果客观评价[J];火力与指挥控制;2010年02期

5 孙洪泉;窦闻;易文斌;;遥感图像融合的研究现状、困境及发展趋势探讨[J];遥感信息;2011年01期

6 付和;;遥感图像融合的应用研究[J];科技创新导报;2011年09期

7 阮涛;那彦;王澍;;基于压缩感知的遥感图像融合方法[J];电子科技;2012年04期

8 吴连喜,梁波,刘晓梅;保持光谱信息的遥感图像融合方法研究(英文)[J];测绘学报;2005年02期

9 王艳;陈波;;遥感图像融合技术及其在土地资源动态监测中的应用[J];影像技术;2005年Z2期

10 林卉,肖剑平,杜培军;基于正交小波包遥感图像融合算法研究[J];空军工程大学学报(自然科学版);2005年02期

相关会议论文 前7条

1 马艳军;石爱业;徐立中;;基于区域特性选择的遥感图像融合方法[A];第十三届全国图象图形学学术会议论文集[C];2006年

2 梁波;吴连喜;陈竹安;段彩莲;苏小霞;;光谱锐化的遥感图像融合方法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年

3 葛雯;高立群;;基于非分离小波变换及形态学的遥感图像融合算法[A];2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）[C];2007年

4 成功;邓小青;;基于MATLAB的小波变换遥感图像融合研究[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

5 雷宏宇;钟广军;;基于Curvelet变换的快速遥感图像融合[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年

6 赵鹏涛;刘刚;胡岑;王明昊;彭接力;;基于Laplace-PCA的遥感图像融合算法[A];国家安全地球物理丛书（八）——遥感地球物理与国家安全[C];2012年

7 石爱业;徐立中;黄风辰;;一种改进的基于小波变换的遥感图像融合方法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

相关博士学位论文 前5条

1 陈志刚;基于Contourlet遥感图像融合与压缩技术研究[D];长春理工大学;2009年

2 郭立萍;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究[D];中国地质大学（北京）;2010年

3 田养军;基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法研究[D];长安大学;2009年

4 刘帆;基于小波核滤波器和稀疏表示的遥感图像融合[D];西安电子科技大学;2014年

5 徐彤阳;基于抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合研究[D];上海大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 肖洋;基于贝叶斯网络及进化算法的遥感图像融合方法研究[D];华东师范大学;2016年

2 张晓;基于结构组稀疏表示的遥感图像融合方法研究[D];华南农业大学;2016年

3 王婷;遥感图像融合算法研究[D];浙江大学;2016年

4 胡晓婷;基于Shearlet变换的多源遥感图像融合算法研究[D];天津理工大学;2016年

5 李园园;基于多分辨分析的遥感图像融合技术研究[D];青岛大学;2009年

6 黄海东;基于多分辨率分析的遥感图像融合算法研究[D];复旦大学;2008年

7 罗俊;遥感图像融合方法及其在目标波谱反演中的应用研究[D];华中科技大学;2007年

8 姚媛;基于小波支持向量机的遥感图像融合[D];安徽大学;2010年

9 张灿峰;高性能遥感图像融合算法研究与实现[D];国防科学技术大学;2010年

10 崔学梅;基于多小波变换的遥感图像融合技术研究[D];青岛理工大学;2010年

，

本文编号：1923652