基于Shearlet和稀疏表示的遥感图像融合

发布时间：2018-12-11 02:36

【摘要】：针对NSCT变换算法具有较高复杂度、计算时间长、不符合实时性要求的问题,提出将基于Shearlet变换和稀疏表示的算法引入到遥感图像融合中。首先,对待融合图像进行Shearlet变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量取大的融合规则;分解后的高频子带系数采用PCNN的融合规则,最后对重构系数进行Shearlet逆变换。实验结果表明,与NSCT变换及经典算法相比,新方法不仅有效改善了图像融合质量,同时提升了算法的运行速度,实时性良好。
[Abstract]:Aiming at the problem that the NSCT transform algorithm has high complexity, long computation time and does not meet the real-time requirements, an algorithm based on Shearlet transform and sparse representation is proposed for remote sensing image fusion. Firstly, the Shearlet transform is applied to the fused image, and the low frequency subband coefficients are decomposed using the fusion rule of large region energy. The decomposed high frequency subband coefficients adopt the fusion rules of PCNN, and at last, the reconstructed coefficients are inversely transformed by Shearlet. The experimental results show that the new method not only improves the image fusion quality, but also improves the running speed and real-time performance of the algorithm compared with the NSCT transform and the classical algorithm.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(2012AA12A308) 国家地质调查项目(1212011120221) 国土资源部公益性行业科研专项(201211003)资助
【分类号】：TP751

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本文编号：2371701