基于第二代Curvelet变换的遥感图像融合算法研究

【摘要】Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法。为了使多光谱图像和高空间分辨率全色图像的融合结果在保持光谱质量的同时具有尽量高的空间分辨率,论文提出了基于第二代Curvelet变换的遥感图像融合算法并对其进行了改进。论文的主要研究内容和工作包括：提出了一种基于Curvelet变换的遥感图像融合算法,该算法在低频部分采取的融合规则为加权系数法,在高频部分采取的融合规则为绝对值较大法。与传统遥感图像融合算法相比较,该算法的清晰度得到了提高,并且所含光谱信息也更加丰富。但该算法仅适合于亮度和对比度比较高,高频部分比较丰富的源图像。提出了将Curvelet算法与HIS算法相结合的算法,改进了基于局部能量较大的Curvelet变换遥感图像融合算法,得到的融合图像的平均梯度由改进前的12.8401变为改进后的12.9675,信息熵由改进前的6.6783变为改进后的6.9338,可以从数值上看出融合图像在清晰度得到提高的同时光谱含量也更加丰富。又提出对Curvelet变换融合规则进行改进的融合算法。对低频部分的系数融合采用最大值选取法,对高频部分的系数融合采用了区域特征对比的算法。实验结果表明,该改进算法的融合效果更佳,使用该算法得到的融合图像的平均梯度达到了14.8153,信息熵达到了7.1350,与基于局部能量较大的Curvelet变换遥感图像融合算法和Curvelet-HIS变换遥感图像融合算法相比较,使用该算法得到的融合图像的空间分辨率最高而且所含的光谱信息最丰富。
【作者】胡伟；
【导师】陈卫；薛敬进；
【作者基本信息】宁夏大学，电子与通信工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】图像融合；遥感图像；Curvelet变换；局部标准差；

【参考文献】
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