陈孝培, 杨学志,2, 方 帅, 董张玉

(1.合肥工业大学 计算机与信息学院,安徽 合肥 230009; 2.光电控制技术重点实验室,河南 洛阳 471009)

一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法

陈孝培1, 杨学志1,2, 方 帅1, 董张玉1

(1.合肥工业大学 计算机与信息学院,安徽 合肥 230009; 2.光电控制技术重点实验室,河南 洛阳 471009)

针对现有多光谱和全色图像融合算法空间和光谱特性难以兼顾的问题,文章提出了一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法,通过局部方差相似度自适应选择融合规则来改善现有问题。首先对多光谱图像主成分分析(principal component analysis, PCA)变换后的第一主分量和全色图像进行小波变换;其次根据系数矩阵局部方差相似度在2选1和加权平均之间自适应选择小波系数融合策略;最终由对应的逆变换获取融合图像。实验采用Landsat7和QuickBird卫星数据进行算法验证,并与基于PCA变换、小波变换(wavelet transform,WT)、基于局部算法的改进小波算法和自适应IHS(intensity hue saturation)算法进行比较分析。实验结果表明,该方法在提高融合图像空间和光谱质量上,综合性能优越。

图像融合;局部方差相似度;自适应;主成分分析变换;小波变换

随着遥感技术的不断发展,卫星提供了大量不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感图像,然而由于传感器设计的缺陷,遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率呈相互制约的关系,无法同时获取高空间分辨率和高光谱分辨率的遥感图像,但分别获取却相对容易。因此如何有效地融合卫星上的全色图像和多光谱图像,获取高空间分辨率的多光谱影像,对后期的分类、分割、目标识别和检测都具有非常重要的价值[1-3]。……