基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法matlab仿真

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

小波变换融合

PCA融合

基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法

性能指标对比

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

.........................................................................

% %读取数据并显示
% [MS]  = imread('image\MS256.tif');
% [PAN] = imread('image\PAN1024.tif');


% [MS]  = imread('image\数据1\low.jpg');
% [PAN] = imread('image\数据1\high.jpg');
% PAN   = rgb2gray(imresize(PAN,4));

[MS]  = imread('image\数据2\MS.jpg');
[PAN] = imread('image\数据2\PAN.jpg');
PAN   =  (imresize(PAN,4));

MS_show(:,:,1)=MS(:,:,1);
MS_show(:,:,2)=MS(:,:,2);
MS_show(:,:,3)=MS(:,:,3);

% down_size = 1/4;
% PAN  = imresize(PAN,down_size);
%小波变换,得到高频和低频系数
figure; 
imshow(MS_show);

NAME = 'haar';
R = func_fusion_tops(double(MS_show(:,:,1)),double(PAN),NAME);
G = func_fusion_tops(double(MS_show(:,:,2)),double(PAN),NAME);
B = func_fusion_tops(double(MS_show(:,:,3)),double(PAN),NAME);
 
%还原
img(:,:,1)     = R;
img(:,:,2)     = G;
img(:,:,3)     = B;
 

 
%显示重构图像
figure;
subplot(224);
imshow(uint8(img(:,:,1:3)));title('the reconstructed fusion image');
subplot(221);
imshow(img(:,:,1),[]);title('the reconstructed fusion image 1');
subplot(222);
imshow(img(:,:,2),[]);title('the reconstructed fusion image 2');
subplot(223);
imshow(img(:,:,3),[]);title('the reconstructed fusion image 3');
 

%信息熵
entropy = func_entropy(img(:,:,1));
entropy
%边缘强度
outval = edge_intensity(img(:,:,1)); 
outval
%平均梯度
outvals = avg_gradient(img(:,:,1));  
outvals

save R3.mat entropy outval outvals
figure;
subplot(131)
imshow(MS_show);title('待融合图像1');
subplot(132)
imshow(PAN);title('待融合图像2');
subplot(133)
imshow(uint8(img(:,:,1:3)));title('融合图像');
17_007m

4.算法理论概述

随着遥感技术的飞速发展,多光谱图像融合在地球观测、环境监测、军事侦察等领域的应用日益广泛。本文提出了一种基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法,通过结合稀疏表示理论和小波变换的优势,实现了对多源多光谱图像的有效融合。文中详细介绍了该算法的原理、实现步骤及性能评估,并通过实验验证了所提算法的有效性。

多光谱图像融合是指将来自不同传感器、不同波段的多幅图像融合成一幅具有更高空间分辨率和更丰富光谱信息的图像。传统的多光谱图像融合方法主要包括基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于决策级的融合。然而,这些方法在处理复杂场景和多源数据时往往存在信息损失、光谱失真等问题。

近年来,稀疏表示理论在图像处理领域得到了广泛关注。稀疏表示能够通过学习一组过完备字典中的少量原子来表示信号,从而实现对信号的高效、精确表示。本文将稀疏表示理论引入多光谱图像融合领域,提出了一种基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法。该算法利用小波变换对图像进行多尺度分解,然后采用稀疏表示方法对分解后的系数进行融合,最后通过小波逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,该算法能够在保持光谱信息的同时,提高空间分辨率,实现对多光谱图像的高质量融合。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

相关推荐
xrgs_shz2 小时前
MATLAB读入不同类型图像并显示图像和相关信息
图像处理·计算机视觉·matlab
火山口车神丶5 小时前
某车企ASW面试笔试题
c++·matlab
今天吃饺子5 小时前
2024年SCI一区最新改进优化算法——四参数自适应生长优化器,MATLAB代码免费获取...
开发语言·算法·matlab
Evand J17 小时前
集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter),用于二维滤波(模拟平面上的目标跟踪),MATLAB代码
matlab·平面·目标跟踪
我是博博啦1 天前
matlab例题
人工智能·算法·matlab
2402_871321951 天前
MATLAB方程组
gpt·学习·线性代数·算法·matlab
Matlab程序猿小助手2 天前
【MATLAB源码-第218期】基于matlab的北方苍鹰优化算法(NGO)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线.
开发语言·嵌入式硬件·算法·matlab·机器人·无人机
Matlab精灵2 天前
使用MATLAB进行字符串处理
开发语言·matlab
机器学习之心2 天前
POD-Transformer多变量回归预测(Matlab)
matlab·回归·transformer·pod-transformer
WangYan20223 天前
高光谱遥感是什么?高光谱遥感数据如何处理?(基于Matlab和Python多案例解析)从小白到精通
matlab·高光谱遥感数据处理·混合像元分解