基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法.docx

基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法
摘要
随着遥感技术的日益发展，遥感图像融合已经成为遥感图像处理领域的重要任务之一。遥感图像融合旨在从多个传感器获取的多幅遥感图像中获取尽可能多的信息和细节，并生成一幅高质量的融合图像。本文提出了基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法，旨在克服传统融合方法中存在的问题，并提高融合图像的质量。
引言
遥感图像融合是将多个传感器获取的遥感图像中的信息和细节融合到一幅图像中的过程。传统的遥感图像融合方法主要包括基于像元级别的方法和基于特征级别的方法。然而，这些方法在融合图像的质量和保持图像细节方面存在一些问题。因此，本文提出了一种基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法。
方法
首先，本文使用多源遥感图像获取一系列的边缘图像。然后，通过计算不同边缘图像之间的相关系数和标准差，获取边缘统计特征。接下来，使用改进的灰度加权平均方法来对不同边缘图像进行融合，以保留最多的有用信息和细节。最后，使用质量评价指标来评估融合图像的质量。
结果和讨论
为了验证本文方法的有效性，我们在一个真实的遥感图像数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的遥感图像融合方法相比，本文方法能够提供更高质量的融合图像，并且保留更多的细节和有用的信息。此外，本文方法还具有很好的适应性和稳定性。
结论
本文提出了一种基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法。实验证明，该方法能够提供更高质量和更具细节的融合图像。这对于遥感图像处理领域中的应用具有重要意义，例如地图制作和资源监测等。未来的工作可以进一步研究如何进一步提高融合图像的质量和保持更多的细节。
关键词：遥感图像融合，边缘统计特征，灰度加权平均，质量评价