结合熵主成分变换与优化方法的遥感图像融合

？在遥感图像融合中，融合图像光谱失真是主要存在的问题，为此提出一种结合熵主成分变换与优化方法的图像融合方法。通过熵主成分变换将庞杂的多波段数据用尽可能少的波段表示出来，减少光谱维数，且从熵的贡献角度出发完成投影变换保留更多的源波段信息。取第一熵主分量，与直方图匹配后的全色图像进行小波变换，分别获取低频和高频子图。对低频子图采用量子粒子群优化方法搜索线性加权的最优融合权值，对高频子图采用统计特征与统计模型相结合的方式完成融合，小波融合结果作为第一熵主分量。最后，熵主成分逆变换得到融合后的遥感图像。选用熵、交叉熵、标准差、梯度、相关系数和光谱扭曲度作为客观评价指标。实验结果表明，所提方法能够提升空间细节且避免融合图像光谱失真。