模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (5): 398-408    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201905002
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基于PST相位约束和稀疏表示的MS和PAN影像融合算法
王相海1,2, 白世夫1, 李智1, 宋若曦2, 陶兢喆2
1.辽宁师范大学 计算机与信息技术学院 大连 116081;
2.辽宁师范大学 城市与环境学院 大连 116029
MS and PAN Image Fusion Algorithm Based on PST Phase Constraint and Sparse Representation
WANG Xianghai1,2, BAI Shifu1, LI Zhi1, SONG Ruoxi2, TAO Jingzhe2
1.School of Computer and Information Technology, Liaoning Normal University, Dalian 116081;
2.College of Urban and Environmental Sciences, Liaoning Normal Universtiy, Dalian 116029

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摘要 在基于多光谱(MS)影像和全色(PAN)遥感影像融合中,提高融合影像质量的一个关键问题是如何有效提取PAN影像的纹理特征信息,并有针对性地对MS影像进行信息注入.因此,文中提出基于相位拉伸变换(PST)相位约束的MS和PAN影像稀疏融合算法.首先对MS和PAN影像进行高斯滤波.对于中低频信息,基于PST相位差对影像中边缘和纹理区域的敏感性,通过高频信息PST的相位差获得融合权重约束.对于高频信息,通过学习PAN影像的高频信息获得训练字典,并利用字典对MS和PAN影像的高频信息进行稀疏表示和融合,提高融合高频信息的准确度.算法在一定程度上克服传统融合方法对边缘纹理区域融合效果较差和光谱信息扭曲等现象,取得更好的融合效果.大量仿真实验验证算法的有效性.
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关键词 遥感影像相位拉伸变换(PST)稀疏表示高斯滤波高频信息中低频信息    
Abstract:In the remote sensing image fusion based on multi-spectral(MS) image and panchromatic(PAN) image, effective extracting the texture feature information of PAN and injecting targeted information into MS image are crucial to the high quality of image fusion. Therefore, the MS and PAN image pansharpening algorithm based on phase constraint of phase stretch transform(PST) and sparse representation is proposed in this paper. Firstly, the MS and PAN images are filtered by Gaussian filter. For the low and medium frequency information, the fusion weight constraint is obtained by the phase difference of high frequency based on the sensitivity of the PST phase difference to the edge and texture region in the image. For the high frequency information, a training dictionary is obtained by learning the high frequency information of the PAN image, and the dictionary is used to sparsely represent and fuse the high frequency information of MS and PAN images, therefore the accuracy of high frequency fusion is improved. The proposed algorithm overcomes the poor fusion effect of traditional fusion methods on the edge texture region and the distortion of spectral information, achieves better fusion result. A large number of simulation experiments verify the effectiveness of the proposed method.
Key wordsRemote Sensing Image    Phase Stretch Transform(PST)    Sparse Representation    Gaussian Filter    High Frequency Information    Intermediate Frequency and Low Frequency Information   
收稿日期: 2018-09-10     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.41671439,61402214)、辽宁省高等学校创新团队支持计划项目(No.LT2017013)资助
通讯作者: 王相海(通讯作者),博士,教授.主要研究方向为遥感影像处理、多媒体信息处理.E-mail:xhwang@lnnu.edu.cn.
   
作者简介: 白世夫,硕士研究生,主要研究方向为遥感影像信息处理.E-mail:1023113604@qq.com.李智,硕士研究生,主要研究方向为图像分割、遥感影像融合.E-mail:1300852174@qq.com.宋若曦,博士研究生,主要研究方向为遥感图像处理、数学建模.E-mail:ruoxisong@qq.com.陶兢喆,博士研究生,主要研究方向为遥感影像处理、超分辨率重建.E-mail:blueuranus@qq.com.
引用本文:   
王相海, 白世夫, 李智, 宋若曦, 陶兢喆. 基于PST相位约束和稀疏表示的MS和PAN影像融合算法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(5): 398-408. WANG Xianghai1,2, BAI Shifu1, LI Zhi1, SONG Ruoxi2, TAO Jingzhe2. MS and PAN Image Fusion Algorithm Based on PST Phase Constraint and Sparse Representation. , 2019, 32(5): 398-408.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201905002      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2019/V32/I5/398
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