| 基于训练字典的遥感图像融合 |
| |
| 引用本文： | 刘婷,程建.基于训练字典的遥感图像融合[J].计算机工程与应用,2013(19). |
| |
| 作者姓名： | 刘婷 程建 |
| |
| 作者单位： | 电子科技大学 电子工程学院,成都,611731 |
| |
| 基金项目： | 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(No.20100185120021)；国家重点基础研究发展计划(973)(No.2007CB714406)；电子科技大学中央高校基本科研业务费项目(No.ZYGX2009Z005)；电子科技大学青年科技基金重点项目(No.JX0804)。 |
| |
| 摘 要： | 为了提高多光谱图像与全色图像的融合质量，利用稀疏表示理论，提出了一种基于训练字典的融合算法。该算法对多光谱图像的亮度分量进行亮度平滑滤波（SFIM）得到新的亮度分量，利用图像块随机采样学习得到的训练字典对全色图像和新的亮度分量进行稀疏表示，采用空间频率取大的融合规则对稀疏系数进行融合，通过重构和IHS逆变换得到融合结果。对不同场景、不同卫星的多光谱图像和全色图像进行实验，结果表明，该方法能在提高空间分辨率的同时更好地保持光谱特性。
|
| 关 键 词： | 图像处理 图像融合 稀疏表示 训练字典 |
Remote sensing image fusion based on training dictionary |
| |
| LIU Ting
,
CHENG Jian.Remote sensing image fusion based on training dictionary[J].Computer Engineering and Applications,2013(19). |
| |
| Authors: | LIU Ting CHENG Jian |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | image processing image fusion sparse representation training dictionary |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
