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開發(fā)環(huán)境：Matlab2018

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簡要概述：當(dāng)前較多遙感圖像融合算法主要通過獨(dú)立像素點(diǎn)的像素特征來完成圖像子帶的融合，忽略了圖像子帶的區(qū)域相關(guān)性，導(dǎo)致融合圖像存在不連續(xù)以及模糊效應(yīng)等不足。因此，設(shè)計(jì)了 IHS 變換耦合自適應(yīng)區(qū)域特征的遙感圖像融合算法。引入 IHS(intensity，hue，saturation)變換，對多光譜(MS)圖像進(jìn)行分解獲取強(qiáng)度分量，將其與全色(PAN)圖像進(jìn)行融合。再通過非下采樣 Contourlet 變換(NSCT)對 PAN 圖像與強(qiáng)度分量進(jìn)行子帶分解，獲取高、低頻子帶信息。并利用圖像的區(qū)域能量以及區(qū)域空間特征，對低頻子帶融合模型的調(diào)節(jié)因子進(jìn)行自適應(yīng)整定，使得融合低頻子帶能夠包含更多的空間信息?；趫D像的區(qū)域方差特征來構(gòu)建高頻子帶融合模型，使得融合高頻子帶能夠包含更多的紋理信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與當(dāng)前遙感圖像融合算法相比，所提算法的融合圖像具有更好地光譜特性以及空間特性。

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