基于高阶奇异值分解的多光谱和全色遥感图像融合

发布时间：2024-06-16 22:04

　　为了使融合图像保留丰富的光谱信息和空间细节信息,本文提出了一种基于高阶奇异值分解的多光谱和全色遥感图像融合方法。该方法首先对多光谱MS图像进行HIS变换,获得亮度分量,并将全色PAN图像与亮度分量进行直方图匹配,然后对全色图像和亮度分量形成的张量图像进行高阶奇异值分解,计算分解系数的结构张量,利用其特征值构造活动测度Q,并采用Q取大的融合策略进行融合。实验结果表明,与传统融合方法相比,本文方法的融合结果较好地保留了光谱信息和空间细节信息。

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

图1张量A∈RI1×I2×I3的高阶奇异值分解

图1为三阶张量A∈RI1×I2×I3进行HOSVD的示意图,其中{θ1,θ2,…θI3}为图像集。1.2结构张量

图2MS图像、PAN图像以及不同方法的融合结果

为了验证本文所提MS图像与PAN图像融合方法的有效性,本文采用已配准的MS图像与PAN图像进行融合实验,图像大小为256×256,并将融合结果与3种传统的融合方法进行对比,如图2所示。这3种对比方法分别为基于主成分分析的融合方法(PCA)、基于梯度金字塔的融合方法(GP)和基于离....

本文编号：3995205