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基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

朱卫纲 周荫清 徐华平 李春升

朱卫纲, 周荫清, 徐华平, 等 . 基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价[J]. 北京航空航天大学学报, 2008, 34(12): 1448-1451.
引用本文: 朱卫纲, 周荫清, 徐华平, 等 . 基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价[J]. 北京航空航天大学学报, 2008, 34(12): 1448-1451.
Zhu Weigang, Zhou Yinqing, Xu Huaping, et al. Remote sensing image fusion assessment based on SVD[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2008, 34(12): 1448-1451. (in Chinese)
Citation: Zhu Weigang, Zhou Yinqing, Xu Huaping, et al. Remote sensing image fusion assessment based on SVD[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2008, 34(12): 1448-1451. (in Chinese)

基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

基金项目: 国防基础科研"十一五"基金资助项目(A2120060006)
详细信息
    作者简介:

    朱卫纲(1973-),女,陕西西安人,博士生,yi_yun_hou@sina.com.

  • 中图分类号: TP 7

Remote sensing image fusion assessment based on SVD

  • 摘要: 研究遥感图像融合性能的客观评价问题,分析当前遥感图像融合效果评估方法特点的基础上,提出一种新的遥感图像融合效果评估方法——基于奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)的方法.利用源图像与融合结果图像的奇异值差异,测量它们之间能量信息失真情况,从而进行融合算法的评估.仿真实验从两方面入手,当融合源图像中含有SAR(Synthetic Aperlure Radar)图像时,对比Piella和Xydeas评估方法较为有效;另一方面,对多类型传感器、不同方法的像素级融合结果进行评估,与主观评价结果对比具有较高的一致性.这种客观评估方法能够较好地反映多类遥感图像融合的质量,是一种实现简单、高效、较为通用的遥感图像融合效果评估方法.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2007-12-20
  • 刊出日期:  2008-12-31

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