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文献详细Journal detailed

基于推广的IHS变换和压缩传感的遥感图像融合
Remote Sensing Image Fusion Based on Generalized IHS Transformation and Compressive Sensing

作  者: ; ; ;

机构地区: 复旦大学信息科学与工程学院电子工程系

出  处: 《计算机辅助设计与图形学学报》 2013年第9期1399-1409,共11页

摘  要: 为了提高全色图像和多光谱图像的融合图像的质量,提出一种基于推广的intensity-hue-saturation(GIHS)变换和压缩传感的遥感图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像作GIHS变换得到低分辨率的亮度分量;然后在低分辨率的亮度分量、全色图像和理想的高分辨率亮度分量之间建立压缩传感模型;再利用压缩传感理论恢复出理想的高分辨率亮度分量,并用其代替GIHS变换方法中的全色图像,得到最终的融合图像.高分辨率亮度分量的应用,使得融合图像的光谱失真问题大为改善.以Geoeye-1和QuickBird卫星数据为例的实验结果表明,与传统方法相比,文中方法不仅能够提高多光谱图像的空间分辨率,而且对光谱信息的保持也具有更好的效果. In order to improve the quality of the images fused between panchromatic and multispectral images, a remote sensing image fusion algorithm based on generalized intensity-hue-saturation (GIHS) transformation and compressive sensing is proposed in this paper. Firstly, low-resolution intensity component of low-resolution multispectral images is obtained by GIHS transformation. Then, compressive sensing model from high-resolution intensity component to low-resolution intensity component and high-resolution panchromatic image is constructed. Consequently the high-resolution intensity component is recovered by using the compressive sensing theory. Finally, panchromatic image in the GIHS-based fusion method is substituted by the recovered high-resolution intensity component, and the fused multispectral images are obtained. With the high-resolution intensity component, the spectral distortion of the fused images is reduced greatly. The proposed algorithm is tested on Geoeye-1 and QuickBird images. The experimental results show that, compared with traditional methods, the proposed algorithm not only improve spatial resolution of the multispectral images but also keep the spectral information better.

关 键 词: 遥感图像融合 变换 稀疏表示 压缩传感 小波变换

领  域: [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]

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相关机构对象

机构 广东警官学院刑事技术系
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