基于Curvelet和2DPCA的遥感图像融合算法

根据图像处理不同算法模型的特点,提出了一种基于Curvelet和2DPCA变换相结合的遥感图像融合算法。首先,对多光谱图像进行2DPCA变换,获得其最佳投影轴集合U及特征向量矩阵Q,按照投影规则将多光谱图像投影到U上,得到各主成分分量Yk；再将与多光谱图像进行过直方图匹配的高分辨率图像投影到Q上,获得其主成分PanM及其它主成分分量,将PanM与Yk分别进行Curvelet变换,得到对应的高、低频系数；然后,根据相应的融合规则,对处理后的系数进行Curvelet逆变换,得到融合子图像；最后,将高分辨率图像的其他主成分分量与融合子图像进行2DPCA逆变换得到融合后图像。应用多光谱图像和高分辨率图像进行了融合实验,并将实验结果与其他方法进行比较。实验结果表明,该方法能够在保持源数据光谱特性的同时,较好的提高空间分辨率。

A Remote Sensing Image Fusion Algorithm Based on Two-dimensional PCA and Curvelet Transform(1. Collage of Information technology, Pingdingshan University, Pingdingshan 467100, China;