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基于多特征的高光谱与全色图像融合方法

张筱晗, 杨桄, 杨永波, 黄俊华

张筱晗, 杨桄, 杨永波, 黄俊华. 基于多特征的高光谱与全色图像融合方法[J]. 红外技术, 2016, 38(10): 832-837.
引用本文: 张筱晗, 杨桄, 杨永波, 黄俊华. 基于多特征的高光谱与全色图像融合方法[J]. 红外技术, 2016, 38(10): 832-837.
shu
ZHANG Xiaohan, YANG Guang, YANG Yongbo, HUANG Junhua. Hyperspectral and Panchromatic Images Fusion Method Based on Multi-features[J]. Infrared Technology , 2016, 38(10): 832-837.
Citation: ZHANG Xiaohan, YANG Guang, YANG Yongbo, HUANG Junhua. Hyperspectral and Panchromatic Images Fusion Method Based on Multi-features[J]. Infrared Technology , 2016, 38(10): 832-837.
shu

基于多特征的高光谱与全色图像融合方法

  • 空军航空大学,吉林 长春,130022

  • 空军(航空大学)创新理论研究中心

基金项目: 吉林省科技发展计划资助项目(20140101213JC)；吉林省教育厅“十二五”科研项目(2015448)。
详细信息

  • 中图分类号: TP751

Hyperspectral and Panchromatic Images Fusion Method Based on Multi-features

摘要

    摘要
  • 摘要: 高光谱分辨率的高光谱图像与高空间分辨率的全色图像融合可以综合两类图像的优势。将全色图像与高光谱部分波段分别融合，再合成假彩色图像是融合的有效思路。引进多分辨率分析框架，首先对源图像进行小波变换，得到低频系数与高频系数；然后从中提取平均梯度特征和边缘特征分别作为两类系数融合的依据；最后将融合后的系数经过小波逆变换还原为各波段融合图像，进行假彩色合成得到最终的彩色融合图。实验结果表明，与PCA、HIS等经典方法相比，本文方法不仅能够在保证融合效率前提下有效保持光谱信息，提高融合图像的空间分辨率，融合图像的标准差、平均梯度、信息熵等各项指标也均优于其他融合方法。
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    1. 左岑，杨秀杰，张捷，王璇. 基于轻量级金字塔密集残差网络的红外图像超分辨增强. 红外技术. 2021(03): 251-257 . 本站查看

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