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基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究

胡晓东 沈占锋 王卫红 骆剑承

胡晓东, 沈占锋, 王卫红, 骆剑承. 基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1162-1165.
引用本文: 胡晓东, 沈占锋, 王卫红, 骆剑承. 基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1162-1165.
HU Xiaodong, SHEN Zhanfeng, WANG Weihong, LUO Jiancheng. A New Method Based on Local Difference Powering for Remote Sensing Image Fusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(11): 1162-1165.
Citation: HU Xiaodong, SHEN Zhanfeng, WANG Weihong, LUO Jiancheng. A New Method Based on Local Difference Powering for Remote Sensing Image Fusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(11): 1162-1165.

基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40601057);中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室开放研究基金资助项目(A0615);天津市科技发展计划资助项目(06YFGZGX17900);浙江省自然科学基金重点资助项目(Z105391)
详细信息
    作者简介:

    胡晓东,硕士生,主要研究方向为空间信息服务和遥感影像融合。

  • 中图分类号: P237.3;TP751.1

A New Method Based on Local Difference Powering for Remote Sensing Image Fusion

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40601057);中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室开放研究基金资助项目(A0615);天津市科技发展计划资助项目(06YFGZGX17900);浙江省自然科学基金重点资助项目(Z105391)
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-09-19
  • 修回日期:  2008-09-19
  • 刊出日期:  2008-11-05

基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(40601057);中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室开放研究基金资助项目(A0615);天津市科技发展计划资助项目(06YFGZGX17900);浙江省自然科学基金重点资助项目(Z105391)
    作者简介:

    胡晓东,硕士生,主要研究方向为空间信息服务和遥感影像融合。

  • 中图分类号: P237.3;TP751.1

摘要: 在分析现有遥感影像融合方法的基础上,针对多源遥感影像之间的地物差异,提出了一种基于局部差异加权的融合方法(local difference powering fusion,LDPF)。实验表明,该方法能在提高空间分辨率和保持光谱特征的同时,较好地解决空间信息差异的问题。

English Abstract

胡晓东, 沈占锋, 王卫红, 骆剑承. 基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1162-1165.
引用本文: 胡晓东, 沈占锋, 王卫红, 骆剑承. 基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1162-1165.
HU Xiaodong, SHEN Zhanfeng, WANG Weihong, LUO Jiancheng. A New Method Based on Local Difference Powering for Remote Sensing Image Fusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(11): 1162-1165.
Citation: HU Xiaodong, SHEN Zhanfeng, WANG Weihong, LUO Jiancheng. A New Method Based on Local Difference Powering for Remote Sensing Image Fusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(11): 1162-1165.

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