张筱晗 杨 桄 杨永波 黄俊华

(空军航空大学 长春 130022)



结合局部能量与边缘信息的高光谱图像融合方法*

张筱晗 杨 桄 杨永波 黄俊华

(空军航空大学 长春 130022)

在对高光谱图像进行融合时，为尽可能保留目标边缘信息，论文基于小波分解，提出一种结合了梯度以及图像边缘特征的多波段图像融合算法。首先选取融合波段，分别进行小波分解和边缘特征提取；然后进行融合，低频系数采用局部能量自适应加权的方法，高频系数使用图像边缘信息指导其融合，并根据系数的正负性分别进行讨论以避免效果的抵消；最后通过小波逆变换还原融合图像。实验表明，论文方法能有效保留目标的边缘信息，融合图像的标准差、信息熵、平均梯度等各项指标均有提高，融合性能优于其他融合方法。

高光谱; 图像融合; 区域能量; 边缘信息

Class Number TP751

1 引言

高光谱图像融合对高光谱图像的应用有着重要的意义。所谓高光谱图像融合，是指对高光谱图像去除冗余、合并互补信息，以利于人工解译和后续处理的过程[1～2]。通过融合，可以有效降低图像的数据量，减轻海量数据对后续处理造成的计算压力。

高光谱图像融合技术从多光谱图像融合发展而来，但由于高光谱图像维数更高，传统的多光谱融合方法并不一定完全适合高光谱图像融合。目前的融合算法中，主要有Xavier Otazu、Myungjin Choi等[3～4]改进的基于颜色空间变换的HIS变换法、基于特征变换的融合如葛志荣[5]等改进的主成分分析(PCA)变换融合法以及基于空间-频率域变换的方法[2,6～9]。……