%0 Journal Article
%T 基于加权滤波经验模式分解的遥感图像融合
%A 梁灵飞
%A 章冲
%A 平子良
%J 国土资源遥感
%P 61-66
%D 2014
%R 10.6046/gtzyyg.2014.03.10
%X 加权滤波经验模式分解（weightedfilterempiricalmodedecomposition，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（empiricalmodedecomposition，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（intrinsicmodefunctions，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。
%K 经验模式分解（EMD）
%K 加权滤波经验模式分解（WFEMD）
%K 图像融合
%K 内涵模式分量（IMF）
%U http://www.gtzyyg.com/CN/abstract/abstract1769.shtml