NSCT域多光谱与高分辨率图像融合新算法

"一种基于区域的NSCT域多光谱与高分辨率图像融合算法" 本文介绍了一种创新的图像融合技术，旨在结合多光谱图像的丰富光谱信息和高分辨率图像的空间细节，以生成更高质量的融合图像。该算法特别关注在NSCT（无下采样Contourlet变换）域中的区域处理，以实现更为精细和适应性的融合策略。 首先，算法对多光谱图像执行多阈值分割，目的是区分图像中不同区域的特性。通过计算区域均值比指标，可以识别出需要增强空间细节的区域和需要保持光谱特征的区域。这一过程对于确保融合结果既保留了光谱完整性又提高了空间分辨率至关重要。 接下来，算法利用NSCT进行图像变换。NSCT是一种多尺度、多方向的分析工具，能够有效地捕捉图像的边缘和细节信息。它在不进行下采样的情况下进行变换，从而保持了原始数据的完整性和细节。 在NSCT域内，算法对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量分别进行分解。对于分解得到的低频部分，采用了基于窗口邻域的融合规则和算子，以融合图像的全局结构信息。而在高频部分，算法依据区域均值比指标进行区域融合，这有助于保留和增强空间细节。 最后，经过融合操作后，再通过逆IHS（Intensity-Hue-Saturation）变换恢复图像的色彩信息，从而得到高分辨率的多光谱图像。实验结果显示，这种方法相比于传统的IHS变换、基于像素的à trous小波变换以及基于像素的NSCT方法，能获得更优的融合效果，表现出更好的视觉质量和信息保真度。 关键词涵盖了图像处理、图像融合、多阈值分割、无下采样Contourlet变换以及IHS变换，这些都是该研究领域的重要概念和技术。该论文的贡献在于提供了一种新的融合策略，能够在保持光谱特性的基础上增强图像的空间分辨率，对于遥感图像处理和分析等领域具有实际应用价值。