基于混合像元分解的遥感图像融合实用算法
摘要
传统的图像融合算法, 如IHS 变换、合成变量比、主成分替换等方法所得到的融合图像通常存在不同程度的光谱扭曲现象. 一种基于混合像元分解的图像融合算法(FSMA) 可以很好地保持图像的光谱信息, 但该算法仅在以终端端元为先验知识的模拟数据中得到了成功的应用. 分析表明, 由于全色波段与多光谱波段光谱响应函数不同以及多光谱波段通常不能覆盖整个全色范围, 原有的FSMA 算法并不能直接应用到真实遥感数据中. 文中提出了一种改进的基于混合像元分解的图像融合算法(IFSMA). 该算法通过重构原有算法中优化问题的目标函数, 降低了对利用多光谱数据模拟全色波段亮度值的难度, 使得基于混合像元分解的图像融合算法可以推广应用到真实遥感数据中. 实验结果表明, IFSMA 算法在光谱信息和空间信息的保持方面均优于IHS 变换、合成变量比、主成分替换以及原有的FSMA 等算法.
引用本文（GB/T 7714）
晋 陈, 学泓 陈, 妙根 沈, 等. 基于混合像元分解的遥感图像融合实用算法[J]. Scientia Sinica Informationis, 2010.
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