發(fā)布時間：2020-07-06 20:59

【摘要】：為了使融合圖像在顯著提高空間分辨率的同時,最大限度地融入多光譜圖像的光譜信息,提出了一種結(jié)合Canny算子與非下采樣Contourlet變換的粒子群優(yōu)化的遙感圖像融合方法。首先在IHS變換的基礎(chǔ)上,利用Canny算子對全色圖像進(jìn)行邊緣提取,根據(jù)邊緣分布特征對全色圖像和多光譜圖像I分量進(jìn)行邊緣特征融合得到邊緣加強(qiáng)的全色圖像,然后對新的全色圖像和多光譜圖像I分量分別進(jìn)行非下采樣Contourlet變換,并在低頻子帶采用有選擇性的加權(quán)求和融合規(guī)則,對于高頻方向子帶先利用粒子群優(yōu)化算法尋找結(jié)構(gòu)相似度的最優(yōu)閾值p,再采用基于區(qū)域結(jié)構(gòu)相似度的融合規(guī)則,最后經(jīng)NSCT和IHS逆變換獲得融合圖像。仿真實驗結(jié)果表明:提出的算法能很好地兼顧全色圖像細(xì)節(jié)信息的保留和多光譜圖像光譜信息的保持。
【圖文】：

2017，53（11）ComputerEngineeringandApplications計算機(jī)工程與應(yīng)用不同傳感器的全色圖像和多光譜進(jìn)行仿真實驗。第一組實驗數(shù)據(jù)是分辨率為10m的SPOT全色圖像（圖2（a））和分辨率為28m的TM多光譜圖像（圖2（b）），配準(zhǔn)方法采用的是ENVI4.8中的幾何校正，控制點選取個數(shù)為13個，RMSError為1.382743；第二組實驗數(shù)據(jù)是分辨率為0.5m的WorldView-2全色圖像（圖2（c））和分辨率為2m的WorldView-2多光譜圖像（圖2（d）），配準(zhǔn)方法采用的是ENVI4.8中的幾何校正，控制點選取個數(shù)為15個，RMSError為0.309862。仿真實驗采用4種遙感圖像融合方法對兩組多源遙感圖像進(jìn)行融合實驗。這4種方法分別是：（1）傳統(tǒng)的基于彩色空間變換的IHS融合方法，該方法直接使用全色圖像替換多光譜圖像亮度I分量，簡稱TD-IHS，融合結(jié)果如圖3（a）和（e）所示。（2）傳統(tǒng)的NSCT融合方法，低頻子帶融合規(guī)則采用加權(quán)平均法，高頻方向子帶融合規(guī)則采用絕對值取大法，簡稱T-NSCT，融合結(jié)果如圖3（b）和（f）所示。（3）一種改進(jìn)的NSCT融合方法，與T-NSCT不同的是該方法采用與本文提出方法相同的高低頻子帶融合規(guī)則，在低頻子帶采用有選擇的加權(quán)求和融合規(guī)則，在高頻子帶采用基于區(qū)域結(jié)構(gòu)相似度的融合規(guī)則，簡稱N-NSCT，融合結(jié)果如圖3（c）和（g）所示。（4）本文提出的融合方法。簡稱C-NSCT，融合結(jié)果如圖3（d）和（h）所示。所有實驗中基于NSCT的融合方法均分解為3個尺度，尺度從粗到精的方向分解個數(shù)分別為2，4，8個，尺度濾波器均為“maxflat”，方向濾波器組均為“dmaxflat7”。本文提出的融合方法與對比方法N-NSCT使用的是相同的低頻和高頻子帶融合規(guī)則，為保證融合方法對比的有效性，這兩種方法均采用相同的結(jié)構(gòu)相似度最優(yōu)閾值p。第一組實驗數(shù)據(jù)高頻子帶?

淄枷瘢ㄍ?（b）），配準(zhǔn)方法采用的是ENVI4.8中的幾何校正，控制點選取個數(shù)為13個，RMSError為1.382743；第二組實驗數(shù)據(jù)是分辨率為0.5m的WorldView-2全色圖像（圖2（c））和分辨率為2m的WorldView-2多光譜圖像（圖2（d）），配準(zhǔn)方法采用的是ENVI4.8中的幾何校正，控制點選取個數(shù)為15個，RMSError為0.309862。仿真實驗采用4種遙感圖像融合方法對兩組多源遙感圖像進(jìn)行融合實驗。這4種方法分別是：（1）傳統(tǒng)的基于彩色空間變換的IHS融合方法，該方法直接使用全色圖像替換多光譜圖像亮度I分量，簡稱TD-IHS，融合結(jié)果如圖3（a）和（e）所示。（2）傳統(tǒng)的NSCT融合方法，低頻子帶融合規(guī)則采用加權(quán)平均法，高頻方向子帶融合規(guī)則采用絕對值取大法，簡稱T-NSCT，融合結(jié)果如圖3（b）和（f）所示。（3）一種改進(jìn)的NSCT融合方法，與T-NSCT不同的是該方法采用與本文提出方法相同的高低頻子帶融合規(guī)則，在低頻子帶采用有選擇的加權(quán)求和融合規(guī)則，在高頻子帶采用基于區(qū)域結(jié)構(gòu)相似度的融合規(guī)則，簡稱N-NSCT，融合結(jié)果如圖3（c）和（g）所示。（4）本文提出的融合方法。簡稱C-NSCT，融合結(jié)果如圖3（d）和（h）所示。所有實驗中基于NSCT的融合方法均分解為3個尺度，尺度從粗到精的方向分解個數(shù)分別為2，4，8個，尺度濾波器均為“maxflat”，方向濾波器組均為“dmaxflat7”。本文提出的融合方法與對比方法N-NSCT使用的是相同的低頻和高頻子帶融合規(guī)則，為保證融合方法對比的有效性，這兩種方法均采用相同的結(jié)構(gòu)相似度最優(yōu)閾值p。第一組實驗數(shù)據(jù)高頻子帶的全局最優(yōu)閾值p1=0.2889，第二組實驗數(shù)據(jù)高頻子帶的全局最優(yōu)閾值p2=0.2958，小常數(shù)C1、C2均為0.0001。為了客觀地評價融合圖像，本文分別采用相對偏差（RelativeDeviation，RD?

2017，53（11）ComputerEngineeringandApplications計算機(jī)工程與應(yīng)用不同傳感器的全色圖像和多光譜進(jìn)行仿真實驗。第一組實驗數(shù)據(jù)是分辨率為10m的SPOT全色圖像（圖2（a））和分辨率為28m的TM多光譜圖像（圖2（b）），配準(zhǔn)方法采用的是ENVI4.8中的幾何校正，控制點選取個數(shù)為13個，RMSError為1.382743；第二組實驗數(shù)據(jù)是分辨率為0.5m的WorldView-2全色圖像（圖2（c））和分辨率為2m的WorldView-2多光譜圖像（圖2（d）），配準(zhǔn)方法采用的是ENVI4.8中的幾何校正，控制點選取個數(shù)為15個，RMSError為0.309862。仿真實驗采用4種遙感圖像融合方法對兩組多源遙感圖像進(jìn)行融合實驗。這4種方法分別是：（1）傳統(tǒng)的基于彩色空間變換的IHS融合方法，該方法直接使用全色圖像替換多光譜圖像亮度I分量，簡稱TD-IHS，融合結(jié)果如圖3（a）和（e）所示。（2）傳統(tǒng)的NSCT融合方法，低頻子帶融合規(guī)則采用加權(quán)平均法，高頻方向子帶融合規(guī)則采用絕對值取大法，簡稱T-NSCT，融合結(jié)果如圖3（b）和（f）所示。（3）一種改進(jìn)的NSCT融合方法，與T-NSCT不同的是該方法采用與本文提出方法相同的高低頻子帶融合規(guī)則，在低頻子帶采用有選擇的加權(quán)求和融合規(guī)則，在高頻子帶采用基于區(qū)域結(jié)構(gòu)相似度的融合規(guī)則，簡稱N-NSCT，融合結(jié)果如圖3（c）和（g）所示。（4）本文提出的融合方法。簡稱C-NSCT，融合結(jié)果如圖3（d）和（h）所示。所有實驗中基于NSCT的融合方法均分解為3個尺度，尺度從粗到精的方向分解個數(shù)分別為2，4，8個，尺度濾波器均為“maxflat”，方向濾波器組均為“dmaxflat7”。本文提出的融合方法與對比方法N-NSCT使用的是相同的低頻和高頻子帶融合規(guī)則，為保證融合方法對比的有效性，這兩種方法均采用相同的結(jié)構(gòu)相似度最優(yōu)閾值p。第一組實驗數(shù)據(jù)高頻子帶?

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本文編號：2744123