查询结果:   张淑艳,朱娟,王超,田纪亚,曾小慧.非下采样Contourlet变换耦合区域信息特征的遥感图像融合算法[J].计算机应用与软件,2019,36(4):192 - 197,209.
中文标题
非下采样Contourlet变换耦合区域信息特征的遥感图像融合算法
发表栏目
图像处理与应用
摘要点击数
176
英文标题
REMOTE SENSING IMAGE FUSION ALGORITHM BASED ON NONSUBSAMPLED CONTOURLET TRANSFORM COUPLING REGION INFORMATION FEATURE
作 者
张淑艳 朱娟 王超 田纪亚 曾小慧 Zhang Shuyan Zhu Juan Wang Chao Tian Jiya Zeng Xiaohui
作者单位
长春光华学院电气信息学院 吉林 长春 130033 井冈山大学电信学院 江西 吉安 343000    
英文单位
School of Electrical Information, Changchun Guanghua College, Changchun 130033, Jilin, China School of Telecommunications, Jinggangshan University, Ji’an 343000, Jiangxi,China    
关键词
遥感图像融合 非下采样Contourlet变换 HSV变换 区域能量 信息熵
Keywords
Remote sensing image fusion Nonsubsampled contourlet transform HSV transform Regional energy Information entropy
基金项目
吉林省教育厅自然科学技术研究重点项目(JJKH20181376KJ)
作者资料
张淑艳,副教授,主研领域:数字图像处理,遥感测绘技术,嵌入式技术。朱娟,副教授。王超,副教授。田纪亚,研究员。曾小慧,副教授。 。
文章摘要
当前遥感图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成低频系数的融合,忽略了图像的光谱信息特征,导致融合图像中存在光谱扭曲等不足。设计基于非下采样Contourlet变换与区域信息特征的遥感图像融合算法。引入HSV(Hue,Saturation,Value)变换,从多光谱图像中提取亮度分量。采用非下采样Contourlet变换,对全色图像与多光谱图像的亮度分量进行分解,获取图像的低频系数与高频系数。联合低频系数的区域能量以及信息熵特征,构造低频系数的融合模型,完成低频信息的融合。通过高频系数的区域方差相似度,建立高频系数融合规则,对高频系数完成融合。通过非下采样Contourlet逆变换与HSV逆变换,获取融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,该算法的融合图像具有更好的光谱与空间特性。
Abstract
At present, remote sensing image fusion algorithm mainly completes the fusion of low-frequency coefficients through the energy information of images, ignoring the spectral information characteristics of images, resulting in the existence of spectral distortion and other deficiencies in the fused image. To solve this problem, this paper designed a remote sensing image fusion algorithm based on nonsubsampled contourlet transform and the regional information features. HSV transform was introduced to extract luminance components from multispectral images. We used the nonsubsampled contourlet transform to decompose the luminance components of panchromatic image and multispectral image to obtain the low-frequency coefficients and high-frequency coefficients. Combining the regional energy of low-frequency coefficients and information entropy characteristics, we constructed the fusion model of low-frequency coefficients and completed the fusion of low-frequency information. Through the similarity of regional variance of high-frequency coefficients, the fusion rules of high-frequency coefficients were established, and the fusion of high-frequency coefficients was completed. The fused image was obtained by using the nonsubsampled contourlet inverse transform and HSV inverse transform. Experimental results show that compared with the current remote sensing image fusion method, the fusion image proposed by this paper has better spectral and spatial characteristics. 
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