向导滤波和NSST相结合的多光谱与全色图像融合算法

摘要

为了进一步提高多光谱图像与全色图像的融合质量,提出了一种结合向导滤波和非下采样剪切波变换(NSST)的融合算法。该算法首先对多光谱和全色图像进行NSST分解;采用基于形态学滤波亮度调节的融合策略对低频分量进行融合,采用基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)和向导滤波的融合策略指导高频分量的融合;最后将高、低频分量系数的融合结果进行NSST逆变换,得到最终的融合图像。实验结果表明,提出的算法在主观视觉效果和客观定量评价指标上均优于其他5种经典及主流算法,能够在提高融合图像的空间连续性和空间分辨率的同时,很好地保持光谱信息。