基于自相似性和加权梯度的遥感图像融合算法

发布时间：2021-03-15 01:01

　　文章提出一种基于图像自相似性、加权梯度以及对于图像的L_1/2梯度先验下的遥感图像融合框架,利用图像在不同尺度间的自相似性特征,寻找图像的相似块,通过相似块的高频细节来丰富多光谱图像的细节信息,使得最终的图像能够保持较好的光谱信息,通过加权梯度向融合图像中注入适量细节信息,避免由于注入的比例问题导致融合图像空间信息的差异,利用对图像梯度的L_1/2梯度约束来约束最终融合图像的梯度分布;同时在每一层利用目标融合函数对多光谱和全色图像进行融合,通过尺度的迭代,使得最终的融合图像不仅能够保持自相似性图像中的光谱信息,还能够保证最终融合图像与全色图像间梯度的一致性和各通道差异性。实验结果表明,该文算法在主观视觉和客观评价标准上均优于其他算法。 

【文章来源】：合肥工业大学学报(自然科学版). 2020,43(04)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

Quickbird融合结果对比

图像自相似性

算法框架


本文编号：3083278