| 基于加权滤波经验模式分解的遥感图像融合 |
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| 引用本文： | 梁灵飞,章冲,平子良.基于加权滤波经验模式分解的遥感图像融合[J].国土资源遥感,2014(3). |
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| 作者姓名： | 梁灵飞 章冲 平子良 |
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| 作者单位： | 河南科技大学信息工程学院;内蒙古师范大学物理与电子信息学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(编号:61065004) |
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| 摘 要： | 加权滤波经验模式分解(weighted filter empirical mode decomposition,WFEMD)作为一种新的多尺度、多分辨率分析方法,与小波、超小波和现有二维经验模式分解方法相比,更加适合于二维图像中的细节特征分析。该方法运用自适应加权滤波器直接求取均值面,解决了传统二维经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的固有缺陷;将WFEMD方法引入遥感图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为图像融合提供更多的信息。鉴于此,提出了一种基于WFEMD变换的图像融合方法。首先,利用WFEMD的自适应性、多尺度性和高频细节信息的强获取能力,将待融合的图像分别进行WFEMD分解,对不同图像的内涵模式分量(intrinsic mode functions,IMF)按照该文提出的细节/背景原则进行融合,剩余分量按照平均原则进行融合。最后,将融合后的内涵模式分量重构,获取融合图像。实验证明,该方法的融合效果优于其他图像融合方法。
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| 关 键 词： | 经验模式分解(EMD) 加权滤波经验模式分解(WFEMD) 图像融合 内涵模式分量(IMF) |
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