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一种自适应模糊密度赋值的小波变换遥感图像融合算法

石爱业 徐立中

石爱业, 徐立中. 一种自适应模糊密度赋值的小波变换遥感图像融合算法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(2): 355-359. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00679
引用本文: 石爱业, 徐立中. 一种自适应模糊密度赋值的小波变换遥感图像融合算法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(2): 355-359. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00679
Shi Ai-ye, Xu Li-zhong . Remote-Sensed Images Fusion Using Fuzzy Density Determined Adaptively Based on Wavelet Transform[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(2): 355-359. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00679
Citation: Shi Ai-ye, Xu Li-zhong . Remote-Sensed Images Fusion Using Fuzzy Density Determined Adaptively Based on Wavelet Transform[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(2): 355-359. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00679

一种自适应模糊密度赋值的小波变换遥感图像融合算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00679
基金项目: 

国家自然科学基金(60374033), 江苏省自然科学基金(BK2002064)和江苏省高技术研究(BG2006003)资助课题

Remote-Sensed Images Fusion Using Fuzzy Density Determined Adaptively Based on Wavelet Transform

  • 摘要: 该文提出了一种基于模糊积分的多光谱图像和全色遥感图像融合算法。该算法首先由多光谱图像和全色图像的小波系数来获取模糊积分的信度函数,再依据小波系数的局部窗口内的方差自适应的构造模糊密度,然后由模糊积分计算融合后的小波系数,最后进行小波逆变换,得到融合图像。实验表明,采用新的基于模糊积分的融合方法,只要选择适当的模糊密度,就可以使得融合图像在提高空间细节质量的同时,相比其它融合算法能够具有更好的光谱质量。
  • [1] Pohl C and Van Genderen J L. Multisensor image fusion in remote sensing:concepts,methods and applications[J].International Journal of Remote and Sensing.1998, 19(5):823-854 [2] Zhou J, Civco D L, and Silander J A. A wavelet transform method to merge Landsat TM and SPOT panchromatic data[J].International Journal of Remote and Sensing.1998, 19(4):743-757 [3] Yocky D A. Image merging and data fusion by means of the discrete two dimensional wavelet transform[J].Journal of the Optical Society of America A.1995, 12(9):1834-1841 [4] Li H, Manjunath B S, and Mitra S K. Multisensor image fusion using the wavelet transform[J].Graphical Models and Image Processing.1995, 57(3):235-245 [5] 蒋晓瑜,高稚允,周立伟.小波变换在多光谱图像融合中的应用[J]. 电子学报,1997, 25(8): 105-108. [6] 晁锐,张科,李言俊.一种基于小波变换的图像融合算法[J].电子学报, 2004, 32(5): 750-753. [7] Murofushi T and Sugeno M. An interpretation of fuzzy measure and the Choquet integral as an integral with respect to a fuzzy measure[J].Fuzzy Sets and Systems.1989, 29:201-227 [8] Tahni H and Kellor J M. Information fusion in computer vision using the fuzzy integral[J].IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics.1990, 20(3):733-741 [9] Gonzlez-Audcana M, Saleta J L, and Cataln R G. Fusion of multispectral and panchromatic images using improved HIS and PCA merges based on wavelet decomposition[J].IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing.2004, 42(6):1291-1299
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-05-17
  • 修回日期:  2006-11-24
  • 刊出日期:  2007-02-19

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