針對(duì)衛(wèi)星傳感器成像的特點(diǎn),提出了一種基于非下采樣剪切波變換的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與稀疏表示相結(jié)合的衛(wèi)星遙感圖像融合方法。通過使用不同的融合規(guī)則對(duì)子帶系數(shù)進(jìn)行融合,得到信息更豐富的多光譜圖像。為了驗(yàn)證該方法的有效性,實(shí)驗(yàn)過程使用了地球眼衛(wèi)星數(shù)據(jù)和快鳥衛(wèi)星數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果無論從視覺效果還是客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)上均優(yōu)于對(duì)比方法得到的結(jié)果。 

【文章來源】：航天控制. 2020,38(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

NSST的多尺度多方向分解過程

算法流程圖

為了能更好地說明本文算法的融合效果，將本文算法與3種不同的算法進(jìn)行對(duì)比，分別為:NSCT算法、SML-EN算法[16]、EN-SR算法[17]。對(duì)于NSCT算法，高頻分量用能量取大方式處理，低頻系數(shù)采用平均方法處理。對(duì)于SML-EN算法，高頻分量采取SML作為改進(jìn)PCNN算法的輸入，低頻分量用能量取大方式處理。對(duì)于EN-SR算法，低頻分量用稀疏表示方法處理，高頻分量用能量取大方式處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4和圖5所示。圖4 地球眼衛(wèi)星圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3060549