基于改进梯度投影NMF和复Contourlet变换的遥感图像融合

作     者：吴一全 沈毅 殷骏 WU Yi-quan;SHEN Yi;YIN Jun

作者机构：南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016 农业部农业信息技术重点实验室北京100081 浙江省信号处理重点实验室杭州310023 

出 版 物：《光子学报》 (Acta Photonica Sinica)

年 卷 期：2014年第43卷第5期

页      面：169-174页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：国家自然科学基金(No.60872065) 农业部农业科研杰出科技人才基金 农业部农业信息技术重点实验室开放基金(No.2013001) 江西省数字国土重点实验室开放基金(No.DLLJ201113) 浙江省信号处理重点实验室开放基金(ZJKL_4_SP-0P2014-02) 江苏高校优势学科建设工程资助 

主　　题：图像处理 遥感图像融合 多光谱图像 非负矩阵分解(NMF) 梯度投影 复Contourlet变换 HSI变换 

摘      要：为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,利用复Contourlet变换分别分解多光谱图像的强度分量图像和新的全色图像,得到各自对应的低频分量和高频分量;接着,对两幅低频分量图像采用改进梯度投影的非负矩阵分解作为融合规则获取新的低频分量,并对两幅高频分量图像使用系数绝对值较大法获取新的高频分量;最后,通过逆复Contourlet变换和逆色调-饱和度-强度变换获得融合后的图像.大量实验结果表明,与HSI方法、NMF与无下采样Contourlet变换结合的方法以及提升小波变换与HSI结合的方法相比,本文方法获得的融合图像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息.