【摘要】：針對NSCT變換算法具有較高復(fù)雜度、計算時間長、不符合實時性要求的問題,提出將基于Shearlet變換和稀疏表示的算法引入到遙感圖像融合中。首先,對待融合圖像進行Shearlet變換,分解后得到的低頻子帶系數(shù)采用區(qū)域能量取大的融合規(guī)則;分解后的高頻子帶系數(shù)采用PCNN的融合規(guī)則,最后對重構(gòu)系數(shù)進行Shearlet逆變換。實驗結(jié)果表明,與NSCT變換及經(jīng)典算法相比,新方法不僅有效改善了圖像融合質(zhì)量,同時提升了算法的運行速度,實時性良好。
[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.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(北京)機電與信息工程學院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2012AA12A308) 國家地質(zhì)調(diào)查項目(1212011120221) 國土資源部公益性行業(yè)科研專項(201211003)資助
【分類號】：TP751

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本文編號：2371701