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基于多尺度分析的融合方法

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基于多尺度分析的融合方法

度分析融合算法主要应用各种多尺度分析技术,比如小波分解技术、Lapacian金字塔分解技术,对参与融合的多光谱与全色影像进行不同尺度的分解,根据多光谱与全色影像在粗糙尺度(Coarser Scales)之间的关系,推算出多光谱影像精细尺度(Finer Scales)应注入的空间细节信息(Aiazzietal,2002;Aiazzietal,2006;Garzelli and Nencini,2005;Ranchin and Wald,2000;Ranchinetal,2003),从而达到增强空间细节信息的目的。

度分析的融合方法中,可以应用的融合策略很多,最简单的一种是直接替换,将描述高分辨率影像细节信息的分解系数替换至低分辨率影像相应分解系数,再经过一个多尺度反变换,得到融合结果。选择不同的分解层次能导致在保持光谱信息和增强空间细节信息之间不同的偏重，一般情况下,分解层次越少,光谱信息保持得越多,空间细节增强得越少;分解层次越多,光谱信息保持得越少,空间细节增强越多。