非负矩阵分解结合非下采样剪切波变换的遥感图像融合

文章提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)和非采样剪切波变换(NSST)的图像融合方法。该方法通过将NMF和NSST相结合来实现图像融合,以此提取图像的共性信息和结构信息,从而获得更清晰、自然、准确的图像融合结果。具体地,我们使用NMF方法来分解多幅输入图像,并获取它们的共性部分和个性部分。通过NMF的分解,原始图像可以表示为一个非负矩阵V的乘积,其中V包含原始图像的像素值,同时包含若干列代表图像的基矩阵。在我们的方法中,共性部分对应于图像所共有的信息,而个性部分对应于图像的个别特征。接着,我们使用NSST方法对共性部分和个性部分进行分解,以便获得不同尺度和方向的图像信息。NSST是一种基于剪切波变换的多尺度分析方法,能够很好地保持图像的结构信息,并抑制伪吉布斯现象。最后,将分别经过NSST处理的共性部分和个性部分进行融合,从而获得一幅整合了图像的细节和特征的输出图像。该融合方法可以很好地处理不同类型、尺寸和分辨率的图像,并在处理复杂情况时表现出良好的效果。为了验证所提出的方法的性能,我们在不同数据集上进行了实验,并与其他常用的图像融合方法进行了比较。实验结果表明,我们提出的方法取得了良好的融合效果。因此,本文所提出的方法在图像融合领域中具有广泛的应用前景。