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基于邻域匹配度和能量的curvelet变换融合4

基于邻域匹配度和能量的curvelet变换融合4

3 实验及结果分析
高空间分辨率的全色图像反映了空间结构信息,能够充分描述地物的细节等特征,但频谱分辨率较低,不能较好地描述地物的光谱信息。低空间分辨率的多光谱图像光谱信息丰富,对地物的识别与解释起到重要作用。如果将多光谱图像和全色图像进行融合,则可以在较高地提高多光谱图像清晰度的同时保持其光谱特性,以便改善后续处理效果,满足不同应用需求。本实验数据来自QuickBird卫星,高分辨率图像为其全色波段图像,如图3所示,卫星的RGB 3个波段的多光谱图像合成彩色图像,如图4所示,本节先通过实验考察了阈值?的设置对融合效果的影响,再分别采用本节设计规则与基于单像素的融合规则进行3组融合实验比较。曲波变换层数设置为5层。


如图2所示为阈值λ对融合效果影响曲线图,横轴为λ,取值0.0~1.0,纵轴为相关系数和十分之一清晰度,图中上一条曲线表示相关系数,图中下一条曲线表示清晰度取值的十分之一。从图中可以看出,随着λ的递增,相关系数递减,但变化幅度不大。清晰度曲线在λ=0.3处形成波峰,λ=0.6处形成波谷,变化幅度较大。综合考虑,λ=0.3时清晰度和相关系数均取得较好的值。
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