本文選題：多尺度　切入點(diǎn)：稀疏分解　出處：《國(guó)土資源遙感》2017年03期

【摘要】：為取得更好的遙感圖像融合效果,結(jié)合形態(tài)成分分析的思想,提出了圖像的多尺度稀疏分解方法。集合曲波變換基和局部離散余弦變換基組成分解字典,通過(guò)控制字典系數(shù)的大小,將二維圖像從多個(gè)尺度稀疏分解為紋理成分和卡通成分;從圖像融合的信息量角度出發(fā),提出了基于多尺度稀疏分解的遙感圖像融合方法,通過(guò)稀疏分解提取有效尺度下高空間分辨率圖像紋理成分和多光譜圖像卡通成分,并對(duì)二者進(jìn)行稀疏重建得到融合圖像。與已有的經(jīng)典融合方法相比,該方法以較小的計(jì)算代價(jià)換取了更高的空間分辨率和更低的光譜失真;與稀疏重建法相比,該方法的執(zhí)行速率有較大提升,且有更好的融合效果。因此,所提出的基于多尺度稀疏分解的遙感圖像融合方法有一定的推廣應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to obtain better fusion effect of remote sensing images, a multi-scale sparse decomposition method is proposed based on morphological component analysis.Set Qu Bo transform basis and local discrete cosine transform basis to form decomposition dictionary. By controlling the size of dictionary coefficient, two-dimensional image is decomposed from multiple scales sparse to texture and cartoon components.A method of remote sensing image fusion based on multi-scale sparse decomposition is proposed. Texture components of high-resolution images and cartoon components of multi-spectral images are extracted by sparse decomposition at effective scales and the fusion images are obtained by sparse reconstruction of the two images.Compared with the classical fusion methods, the proposed method gains higher spatial resolution and lower spectral distortion at a lower computational cost, and improves the speed and fusion performance of the proposed method compared with the sparse reconstruction method.Therefore, the proposed remote sensing image fusion method based on multi-scale sparse decomposition has a certain value of popularization and application.
【作者單位】： 煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;
【基金】：山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于稀疏盲圖像分離的多源遙感影像融合”(編號(hào):ZR2014FQ026)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1705830