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改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法
摘要：本文提出了一种改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法。首先，对原始图像进行Curvelet变换，得到多层Curvelet系数。其次，采用改进的权重融合原则对多层Curvelet系数进行融合，得到融合后的多层Curvelet系数。最后，对融合后的多层Curvelet系数进行逆变换，得到融合图像。实验结果表明，该方法能够有效提高遥感图像融合的空间和光谱分辨率，获得更好的融合效果。
关键词：Curvelet变换；遥感图像；融合；权重融合原则
1.引言
遥感技术是现代地球观测和资源调查的重要手段，其应用范围和应用对象不断扩大。遥感图像融合是一种将多种遥感图像信息进行融合的技术，可以有效提高遥感图像的空间和光谱分辨率，获得更好的融合效果。目前，常用的遥感图像融合方法主要包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。其中，基于Curvelet变换的融合方法在遥感图像融合中得到了广泛应用，具有较好的性能和效果。
2.Curvelet变换
Curvelet变换是一种多尺度、多方向的变换，能够有效提取信号中的局部特征信息，具有良好的旋转不变性和尺度不变性等特点。在遥感图像处理中，Curvelet变换可以将信号分解为不同尺度和不同方向的子带，实现图像的分析和处理。
3.改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法
本文提出了一种改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法，具体步骤如下：
（1）对原始图像进行Curvelet变换，得到多层Curvelet系数。
（2）采用改进的权重融合原则对多层Curvelet系数进行融合，得到融合后的多层Curvelet系数。具体来说，首先根据多层Curvelet系数计算权重系数，然后将权重分配到不同的Curvelet系数上进行加权平均，得到融合后的多层Curvelet系数。
（3）对融合后的多层Curvelet系数进行逆变换，得到融合图像。
4.实验结果分析
本文采用QuickBird多光谱遥感影像和SPOT-5高分辨率遥感影像作为实验数据，对比分析了本文提出的方法和基于小波变换的融合方法、基于PCA的融合方法和基于拉普拉斯金字塔的融合方法的性能和效果。实验结果表明，本文提出的方法在保留原始图像信息的同时，能够有效提升遥感图像的空间和光谱分辨率，获得更好的融合效果。具体来说，本文提出的方法在图像细节保留、边缘信息恢复和色彩还原等方面均优于其他方法。
5.总结
本文提出了一种改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法。该方法通过Curvelet变换的分解和融合，能够有效提高遥感图像的空间和光谱分辨率，获得更好的融合效果。实验结果表明，该方法具有较好的性能和效果，在遥感图像处理中具有广泛的应用前景。