發(fā)布時(shí)間：2020-10-31 04:48

　　 針對(duì)多光譜圖像與全色圖像的融合問(wèn)題,提出了一種新的全色銳化方法。該方法首先通過(guò)亮度、色調(diào)、飽和度(IHS)變換與非下采樣框架變換將原圖像從空間域變換到框架域,然后利用基于圖論的隨機(jī)游走,建立高頻框架系數(shù)的統(tǒng)計(jì)融合模型。此模型根據(jù)高頻框架系數(shù)的鄰域相關(guān)性與尺度相關(guān)性構(gòu)造新的隨機(jī)游走協(xié)調(diào)函數(shù),將高頻框架系數(shù)融合權(quán)重的估計(jì)轉(zhuǎn)化為隨機(jī)游走標(biāo)記問(wèn)題的求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有利于保持圖像的光譜信息和邊緣輪廓信息,可以在降低融合圖像光譜誤差的同時(shí)提高空間分辨率,并且優(yōu)于一些主流全色銳化方法。
【文章目錄】：
引用格式:
1 IHS變換與框架變換
    1.1 圖像的IHS變換
    1.2 圖像的框架變換
2 隨機(jī)游走基本原理
3 高頻框架系數(shù)的統(tǒng)計(jì)融合模型
    3.1 高頻框架系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性
    3.2 基于高頻框架系數(shù)統(tǒng)計(jì)特性的協(xié)調(diào)函數(shù)構(gòu)造
        3.2.1（w1s,k）i,l的構(gòu)造
        3.2.2（w2s,k）i,j的構(gòu)造
    3.3 高頻框架系數(shù)融合權(quán)重的求解
    3.4 融合算法流程
4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.2 參數(shù)選取
        4.2.1 分解尺度J的分析
        4.2.2 參數(shù)kn的分析
    4.3 與其他全色銳化方法的比較
    4.4 計(jì)算復(fù)雜度
5 結(jié)論


本文編號(hào)：2863468