| 改进投影梯度NMF的NSST域多光谱与全色图像融合 |
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| 引用本文： | 吴一全,陶飞翔.改进投影梯度NMF的NSST域多光谱与全色图像融合[J].光学学报,2015(4):139-148. |
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| 作者姓名： | 吴一全 陶飞翔 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学电子信息工程学院;国土资源部地质信息技术重点实验室;浙江工业大学浙江省信号处理重点实验室;兰州大学甘肃省西部矿产资源重点实验室;东华理工大学江西省数字国土重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60872065);国土资源部地质信息技术重点实验室开放基金(217);浙江省信号处理重点实验室开放基(ZJKL-4-SP-0P2014-02);国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室开放基金(ZS1406);兰州大学甘肃省西部矿产资源重点实验室开放基金(WCRMGS-2014-05);江西省数字国土重点实验室开放基金(DLLJ201412);江苏高校优势学科建设工程 |
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| 摘 要： | 为了有效结合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,进一步改善融合后多光谱图像的质量,提出了基于改进投影梯度非负矩阵分解(NMF)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域多光谱和全色图像融合方法。对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度(IHS)变换,将其亮度分量与全色图像进行直方图匹配,增强全色图像的对比度;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行NSST变换,对二者的低频系数利用改进投影梯度NMF进行融合,进一步提高融合后图像的空间信息;对于高频子带系数,采用基于改进PCNN的方法进行融合,增强图像的细节信息;经非下采样Shearlet逆变换得到融合后的亮度分量,进行IHS逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,所提出的方法在保留多光谱图像光谱信息的同时,增强了融合图像的空间细节表现能力,优于现有的基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和NMF、基于NSCT和PCNN等几种融合方法。
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| 关 键 词： | 图像处理 图像融合 多光谱和全色图像 非下采样Shearlet变换 改进投影梯度非负矩阵分解 脉冲耦合神经网络 |
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