文章提出一種基于圖像自相似性、加權(quán)梯度以及對于圖像的L_1/2梯度先驗下的遙感圖像融合框架,利用圖像在不同尺度間的自相似性特征,尋找圖像的相似塊,通過相似塊的高頻細節(jié)來豐富多光譜圖像的細節(jié)信息,使得最終的圖像能夠保持較好的光譜信息,通過加權(quán)梯度向融合圖像中注入適量細節(jié)信息,避免由于注入的比例問題導(dǎo)致融合圖像空間信息的差異,利用對圖像梯度的L_1/2梯度約束來約束最終融合圖像的梯度分布;同時在每一層利用目標(biāo)融合函數(shù)對多光譜和全色圖像進行融合,通過尺度的迭代,使得最終的融合圖像不僅能夠保持自相似性圖像中的光譜信息,還能夠保證最終融合圖像與全色圖像間梯度的一致性和各通道差異性。實驗結(jié)果表明,該文算法在主觀視覺和客觀評價標(biāo)準(zhǔn)上均優(yōu)于其他算法。 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,43(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

Quickbird融合結(jié)果對比

圖像自相似性

算法框架


本文編號：3083278