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基于最小Hausdorff距离和NSST的遥感图像融合
引用本文:武晓焱,柴晶,刘帆,陈泽华.基于最小Hausdorff距离和NSST的遥感图像融合[J].光子学报,2018(2).
作者姓名:武晓焱  柴晶  刘帆  陈泽华
作者单位:太原理工大学信息工程学院;太原理工大学大数据学院;
摘    要:为了最大限度地保留多光谱图像的光谱特性和全色图像的空间细节,提出基于最小Hausdorff距离和非下采样剪切波变换(NSST)的遥感图像融合方法.首先,将原多光谱图像进行主成分分析(PCA)获得其第一主分量,选择NSST对第一主分量和全色图像分别进行分解,得到相应的低频子带系数和高频子带系数.其次,对低频子带系数采用基于稀疏表示的融合策略,稀疏系数与区域空间频率相结合,根据区域空间频率选择权值,对稀疏系数进行加权;对于高频子带系数充分考虑其邻域系数相关性,提出采用最小Hausdorff距离表征相应区域相关性,根据相关性不同采用不同的融合策略.最后,对融合系数进行NSST逆变换得到融合后的第一主分量,再将新的第一主分量与其他高阶主分量进行PCA逆变换得到融合图像.选择三组QuickBird卫星图像和一组SPOT卫星图像进行测试,与传统的融合策略算法相比,本文方法获得的融合结果客观评价指标更优,且主观视觉效果更好.

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