基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用

基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用

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王胜利, 余学祥. 基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用[J]. 自然资源遥感, 2007, (2): 78-81,中插3. doi: 10.3969/j.issn.1001-070X.2007.02.020

引用本文:

王胜利, 余学祥. 基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用[J]. 自然资源遥感, 2007, (2): 78-81,中插3. doi: 10.3969/j.issn.1001-070X.2007.02.020

WANG Sheng-li, YU Xue-xiang. REMOTE SENSING IMAGE FUSION BASED ON IHS TRANSFORM AND BEST TREE TRANSFORM[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2007, (2): 78-81,中插3. doi: 10.3969/j.issn.1001-070X.2007.02.020

Citation:

WANG Sheng-li, YU Xue-xiang. REMOTE SENSING IMAGE FUSION BASED ON IHS TRANSFORM AND BEST TREE TRANSFORM[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2007, (2): 78-81,中插3. doi: 10.3969/j.issn.1001-070X.2007.02.020

基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用

安徽理工大学资源与环境工程系,淮南,232001

安徽理工大学资源与环境工程系,淮南,232001

详细信息

中图分类号: TP751.1

刊出日期: 2007-06-15

REMOTE SENSING IMAGE FUSION BASED ON IHS TRANSFORM AND BEST TREE TRANSFORM

Publish Date: 15 June 2007

摘要: 探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题,分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法,提出了基于最优树分解的融合方法.此方法首先将多光谱图像进行IHS变换,然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解,再进行融合,最后进行IHS 逆变换得到融合图像.此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果,而且兼顾了客观上熵最大的原则.
- 图像融合 /
- 小波包变换 /
- 最优树变换

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