資料介紹
多傳感器數據融合技術已廣泛應用于遙感圖象處理方面. 針對遙感多光譜圖象空間分辨率較低的問題,提出了一種基于歸一化相關矩的多分辨率圖象融合方法. 該方法首先對圖象進行二維小波變換, 然后根據所得到的高頻小波系數的一階、二階統計特征來定義圖象局部灰度相關矩, 并以此作為圖象融合測度來對遙感圖象進行多分辨率特征融合, 從而得到包含更多信息和有效特征的融合圖象. 仿真結果表明, 融合后的圖象在保留多光譜信息和提高空間分辨率上均能獲得較好的效果, 因而可以更好地用于目標識別、分類等遙感圖象處理方面.
關鍵詞 數據融合 多分辨率圖象融合 相關矩 遙感圖象處理
Abstract M ult isenso r data fusion technique has been w idely used in remo te sensing image p rocessing. A majo r p roblem in using remo te sensing mult ispect ral images is the low spat ial reso lut ion. In o rder to imp rove spat ial reso lut ion of the mult ispect ral images, a mult ireso lut ion image fusion method based on the no rmalized co rrelat ion moment is p ropo sed in th is paper. A fter 22D w avelet t ransfo rm the no rmalized co rrelat ion moment is defined by means of stat ist ic first2o rder and second2o rdermoment of tho sew avelet coefficientsw ith h igh frequency component under different reso lut ions. By using the local co rrelat ion moment asmeasure of feature select ion, the new method carries out mult ireso lut ion images fusion. A nd the fused images include mo re useful info rmat ion fo r further
app licat ion. Experiments are conducted on L andsat TM and SPO T data. Computer simulat ions show that the fused images obtain bet ter results in term s of bo th p reserving spect ral info rmat ion and imp roving spat ial reso lut ion of the mult ispect ral images, and are rather used to many aspects of remo te sensing image p rocessing such as target recognit ion, ground materials classificat ion, etc.
Keywords Data fusion, M ult ireso lut ion image fusion, Co rrelat ion moment, Remo te sensing image p rocessing
關鍵詞 數據融合 多分辨率圖象融合 相關矩 遙感圖象處理
Abstract M ult isenso r data fusion technique has been w idely used in remo te sensing image p rocessing. A majo r p roblem in using remo te sensing mult ispect ral images is the low spat ial reso lut ion. In o rder to imp rove spat ial reso lut ion of the mult ispect ral images, a mult ireso lut ion image fusion method based on the no rmalized co rrelat ion moment is p ropo sed in th is paper. A fter 22D w avelet t ransfo rm the no rmalized co rrelat ion moment is defined by means of stat ist ic first2o rder and second2o rdermoment of tho sew avelet coefficientsw ith h igh frequency component under different reso lut ions. By using the local co rrelat ion moment asmeasure of feature select ion, the new method carries out mult ireso lut ion images fusion. A nd the fused images include mo re useful info rmat ion fo r further
app licat ion. Experiments are conducted on L andsat TM and SPO T data. Computer simulat ions show that the fused images obtain bet ter results in term s of bo th p reserving spect ral info rmat ion and imp roving spat ial reso lut ion of the mult ispect ral images, and are rather used to many aspects of remo te sensing image p rocessing such as target recognit ion, ground materials classificat ion, etc.
Keywords Data fusion, M ult ireso lut ion image fusion, Co rrelat ion moment, Remo te sensing image p rocessing
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