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非负矩阵分解和Curvelet在遥感图像融合中的应用被引量：3: 2013年; 非负矩阵分解是一种提取图像原始信息局部特征的新方法,第二代Curvelet变换是一种效果较好的多尺度变换分析方法。结合两者特征提出一种基于NMF和Curvelet的遥感图像的融合方法,首先对已配准的多光谱图像和全色图像进行Curevelet分解,得到各层系数(Coarse、Detail和Fine尺度层)。然后对Coarse尺度层(低频系数)进行NMF分解,提取出包含特征基的低频系数;对Detail和Fine尺度层(高频系数)采用方差为测度参数进行邻域融合。最后进行Curevelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像能较好地保留光谱信息,并在空间细节信息上得到改善,优于小波方法、Curvelet等方法。; 曾立庆童怀水; 关键词：非负矩阵分解 CURVELET变换遥感图像图像融合

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