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      一種基于區(qū)域特性選擇與加權(quán)平均相結(jié)合的遙感圖像融合方法

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      一種基于區(qū)域特性選擇與加權(quán)平均相結(jié)合的遙感圖像融合方法

      全部作者: 馬艷軍 石愛業(yè) 徐立中 第1作者單位: 河海大學(xué) 論文摘要: 給出了1種新的遙感圖像融合方法,其基本思想是首先對多光譜遙感圖像(MS)進(jìn)行IHS變換得到IHS色彩空間的色度H、飽和度S和強(qiáng)度分量I,然后將高分辨率全色圖像和MS的I分量進(jìn)行3層小波變換,并采取基于區(qū)域特性選擇與加權(quán)平均算子相結(jié)合的融合方法對小波系數(shù)進(jìn)行選擇。最后,經(jīng)小波逆變換重構(gòu)得到新的強(qiáng)度分量I,將I、H、S進(jìn)行IHS逆變換得到融合后的影像。此外,文中引入了相關(guān)系數(shù),相對平均光譜誤差指數(shù)(relative average spectral error index,RASE),相對整體維數(shù)綜合誤差(relative global dimensional synthesis error,ERGAS)對融合圖像的光譜質(zhì)量進(jìn)行評價,使用將融合圖像與高分辨率全色圖像分別經(jīng)過高斯濾波器的濾波以提取細(xì)節(jié)信息,然后計算相關(guān)系數(shù)的方法對融合圖像的空間細(xì)節(jié)質(zhì)量進(jìn)行評價。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法在光譜質(zhì)量的改善方面明顯優(yōu)于IHS,WTR,WTM,WTS等經(jīng)典算法,是1種有效的遙感圖像融合算法。 關(guān)鍵詞: 圖像融合 小波分解 IHS變換 區(qū)域特性 融合性能評價 (瀏覽全文) 發(fā)表日期: 2006年06月26日 同行評議:

      本文表述存在嚴(yán)重不足,難以看出論文的創(chuàng)新性,主要表現(xiàn)在: 1、式(1)中的C(J,2)(A,q)未定義,是否代表圖像A中點(diǎn)p的鄰域點(diǎn)q的小波系數(shù)?若不是,則式(4)和式(5)中的CJ(F,p)又如何與小波系數(shù)相聯(lián)系?作者所引的參考文獻(xiàn)12根本未列出! 2、作者稱式(9)為高斯濾波器,顯然是錯誤的。式(9)為1高通濾波器,而高斯濾波器是低通平滑的。而且作者所引的參考文獻(xiàn)7也未列出。 3、作者在文中多處提到PAN圖像的對應(yīng)波段,而PAN圖像只有1個波段,何來對應(yīng)波段1說? 4、作者在摘要中稱文中引入了相關(guān)系數(shù)評價融合圖像的光譜質(zhì)量,而在引言中又稱引入了熵作為評價指標(biāo),文中實(shí)際使用的還是相關(guān)系數(shù)。不知為何會出現(xiàn)這樣的情況? 

      綜合評價: 修改稿: 注:同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見,綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數(shù)值,以1至5顆星顯示。

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