Resumen

Este artículo estudia la fusión de imágenes pancromáticas de alta resolución e imágenes multiespectrales de baja resolución. Basándonos en los algoritmos clásicos de fusión de imágenes de teledetección, la transformada PCA (análisis de componentes principales) y la transformada wavelet discreta, llevamos a cabo una investigación en profundidad. La detección comprimida (CS) abandona la muestra completa y desplaza el muestreo de la señal al muestreo de la información, lo que reduce enormemente el consumo potencial de la adquisición y el procesamiento tradicionales de la señal. Combinamos la detección comprimida con el algoritmo de fusión de imágenes de teledetección por satélite y proponemos un innovador algoritmo de fusión (CS-FWT-PCA), en el que la ondícula fraccional simétrica B-spline actúa como base dispersa. En el algoritmo utilizamos la matriz Hama Da como matriz de medida y SAMP como algoritmo de reconstrucción y adoptamos una regla de fusión mejorada basada en la varianza local. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo de fusión CS-FWT-PCA consigue un mejor efecto de fusión que el método de fusión tradicional.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:fusión de imágenes, matriz hama da, algoritmo de fusión pca, mejor efecto de fusión, algoritmos de fusión clásicos, transformada wavelet discreta, algoritmo de fusión de imágenes, algoritmo de fusión innovador, análisis de componentes principales, b fraccional simétrico
• Keywords:image fusion, hama da matrix, pca fusion algorithm, better fusion effect, classic fusion algorithms, discrete wavelet transform, image fusion algorithm, innovative fusion algorithm, principal component analysis, symmetric fractional b