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基于EMD算法的遥感图像融合方法的研究

白超  
【摘要】:本文研究了基于EMD(经验模式分解)算法的遥感图像融合。 首先介绍了图像融合的背景、现状和意义,接着对传统像素级的图像融合算法进行了简单的介绍,并给出对于图像融合结果的评价标准,介绍了几种客观评价图像融合结果的函数。 然后着重介绍了本篇文章的重点——EMD算法,EMD算法是用来分析非线性非平稳信号,它可以将信号进行自适应分解,得到不同的频率成分。而二维EMD算法是一维EMD算法的延伸,用来分解图像信号,可以得到图像的高频和低频成分,在许多图像处理领域内得到了应用。多元EMD算法是一种新的EMD算法,它是针对多元信号的局部极值问题上提出来的,它指出对于多元信号,可以将其映射到一些方向向量上,根据映射后的信号去提取原信号的极值,然后再完成EMD分解,实验结果表明该算法的有效性。 最后,本文分别利用二维EMD算法和多元EMD算法在RGB空间和HIS空间对遥感图像进行融合,首先将两幅图像作EMD分解,得到不同尺度的图像,然后对不同尺度的图像采用不同的融合规则,通过EMD逆变换得到最终的融合图像。为了评价融合后的图像,本文选取了合适的图像质量评价函数。实验结果表明EMD算法能够满足遥感图像融合的要求,即既在保持图像光谱的同时,又可以提高图像的空间细节分辨率。


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