基于多形态卷积神经网络的遥感图像融合方法

摘要

提出了一种基于多形态卷积神经网络的遥感图像融合方法:将局部离散余弦变换字典和曲波变换字典组合为形态成分分解字典,对全色图像和多光谱图像进行稀疏分解,通过调整阈值大小,分别从待融合的图像中提取出纹理成分和卡通成分,然后利用卷积神经网络进行融合,最终获得具有高分辨率的多光谱图像。通过形态成分分析把源图像视为多种成分对其进行处理,提取其卡通成分和纹理成分,考虑了不同源图像之间具有的差异性,降低了图像处理的复杂度,在避免源图像信息丢失的同时又加强了对输入图像细节的提取,最终将形态成分分解与卷积神经网络相结合,融合结果可获得更加丰富的原始图像信息。实验结果表明,在兼顾空间分辨率提高和光谱保真上,该方法在主观视觉质量和客观评价指标上都获得了比现有融合方法更好的结果。