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Curvelet变换耦合双特征模型的遥感图像融合算法: 收藏
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引用; 《电子测量与仪器学报》2018年第12期32卷 78-84页; 作者：林宁南宁学院信息工程学院南宁530200; 为了解决当前遥感图像融合算法存在的光谱失真以及模糊等问题,设计了基于Curvelet变换与双特征模型的遥感图像融合算法。利用IHS(intensity, hue, saturation)变换从多光谱图像中提取亮度分量。并将其与全色图像进行直方图匹配,以提高...; 为了解决当前遥感图像融合算法存在的光谱失真以及模糊等问题,设计了基于Curvelet变换与双特征模型的遥感图像融合算法。利用IHS(intensity, hue, saturation)变换从多光谱图像中提取亮度分量。并将其与全色图像进行直方图匹配,以提高亮度分量与全色图像的相关性。随后,将亮度分量与全色图像进行Curvelet变换,以获取图像的低频、高频子带。利用低频子带的均值特征以及空间频率特征构造双特征模型,完成低频子带的融合。同时,利用高频子带的区域能量特征,完成高频子带的融合。将融合后的低频以及高频子带进行Curvelet以及IHS逆变换,输出融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法融合的遥感图像具有更好的光谱特性以及空间特性。; 来源：详细信息评论

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