作者:金海燕,焦李成 单位:中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版:《计算机学报》2009年第07期 页数:9页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJX2009070200 DOC编号:DOCJSJX2009070209 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于遥感图像融合的目标检测算法》PDF+DOC2001年第04期 王海晖,彭嘉雄,李峰 《遥感图像融合的研究现状、困境及发展趋势探讨》PDF+DOC2011年第01期 孙洪泉,窦闻,易文斌 《不同高分辨率遥感图像融合技术特征比较》PDF+DOC2005年第01期 张微,毛启明,章孝灿,郭德方 《一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法》PDF+DOC2004年第01期 刘哲,郝重阳,冯伟,刘晓翔,樊养余 《遥感图像融合效果评估方法》PDF+DOC2013年第03期 周芳,王鹏波,李春升 《基于传感器光谱特性与分类的遥感图像融合》PDF+DOC2011年第12期 倪翠,关泽群,林怡 《基于光谱响应函数的遥感图像融合对比研究》PDF+DOC2011年第03期 窦闻,孙洪泉,陈云浩 《基于多分辨率分析的多传感器遥感图像融合方法》PDF+DOC2011年第02期 宋杨,王菲露 《像素级遥感图像融合方法研究》PDF+DOC2008年第05期 陈超,江涛,岳远平,徐修浩 《传感器网络基于DTW的多小波压缩算法》PDF+DOC2014年第08期 周四望,李兰
  • 如何得到有效的融合系数是图像融合的关键.文中从图像的统计特性出发,构造了对比度塔(CP)和GHM多小波,建立了多小波HMT模型以捕获多小波系数之间的相关性.同时,将进化计算思想——免疫克隆选择(ICS)算法引入到图像融合处理中,用来优化融合系数,较好地实现了多传感器遥感图像的融合.仿真实验证明,与传统的小波变换和多小波变换方法相比,文中方法得到的融合图像有效地保留了图像的细节和纹理信息,图像的信息熵值保持在较高水平,平均梯度值比小波变换和多小波变换方法平均分别提高了1.3和2.3,标准差值平均分别提高了8.0和8.8。

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