基于加权滤波经验模式分解的遥感图像融合

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刊出日期: 2014-12-15

Remote sensing image fusion based on weighted filter empirical mode decomposition

Publish Date: 15 December 2014

摘要: 加权滤波经验模式分解(weighted filter empirical mode decomposition,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( empirical mode decomposition,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( intrinsic mode functions, 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。
- 经验模式分解( EMD) /
- 加权滤波经验模式分解( WFEMD) /
- 图像融合 /
- 内涵模式分量( IMF)

中国自然资源航空物探遥感中心	主办
地质出版社	出版