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Quickbird全色与多光谱数据融合算法的比较研究
发表时间：2009-07-31 浏览量：2212 下载量：953
| 全部作者： | 许民，刘勇，王晓燕，乔榕 |
| 作者单位： | 兰州大学资源环境学院；兰州交通大学自动化与电气工程学院 |
| 摘 要： | 以Quickbird全色和多光谱数据为例，采用Brovey变换、高通滤波（high-pass filtering，HPF）变换、主元分析（principal component analysis，PCA)变换和主成分替换小波变换算法对比研究了同一传感器全色和多光谱数据的融合问题。以均值、标准差、信噪比、信息熵、平均梯度、相关系数及偏差指数为客观融合质量评价指标，定性定量分析认为：针对Quickbird数据而言，综合考虑光谱保真性、信息量和清晰度，PCA变换是最佳的融合算法，而主成分替换小波法要优于Brovey变换和HPF变换，从而筛选出比较适合Quickbird数据的融合方法。 |
| 关 键 词： | 地图制图技术；Quickbird影像；图像融合算法；质量评价 |
| Title： | Comparative study on fusion algorithms of Quickbird panchromatic and multi-spectral images |
| Author： | XU Min, LIU Yong, WANG Xiaoyan, QIAO Rong |
| Organization： | College of Earth and Environmental Science, Lanzhou University；School of Automation & Electrical Engineering, Lanzhou Jiaotong University |
| Abstract： | In this paper, four different fusion algorithms such as Brovey, high-pass filtering (HPF), principal component analysis (PCA) and PCA replacement of wavelet transform were compared when the panchromatic and multi-spectral images of Quickbird were merged. It used mean value, standard deviation, signal-to-noise ratio, information entropy, average gradient, correlation coefficient and deviation index to evaluate the quality of fusion. With consideration of the spectral information fidelity, information content and clarity, the experiment indicates that PCA is the best fusion algorithm and PCA replacement of wavelet transform is better than Brovey and HPF, thus the suitable fusion method for Quickbird data was screened out. |
| Key words： | mapping technique; Quickbird image; image fusion algorithm; quality evaluation |
| 发表期数： | 2009年7月第14期 |
| 引用格式： | 许民，刘勇，王晓燕，等. Quickbird全色与多光谱数据融合算法的比较研究[J]. 中国科技论文在线精品论文，2009，2（14）：1486-1491. |
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