【摘 要】
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高光谱遥感图像具有大量的光谱波段,有助于地物的精细分类与识别。然而,随着波段的增加,数据冗余度也相应增加,使得图像融合计算量增大,过程繁杂。因此,提出了基于波段背景清
【基金项目】
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国家自然科学基金(61362036);江西省自然科学基金(20132BAB201024);无损检测教育部重点实验室开放基金(ZD201429005);南昌航空大学研究生创新专项基金(YC2015-S320)
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高光谱遥感图像具有大量的光谱波段,有助于地物的精细分类与识别。然而,随着波段的增加,数据冗余度也相应增加,使得图像融合计算量增大,过程繁杂。因此,提出了基于波段背景清晰度的小波加权平均高光谱图像融合方法：以J-M距离和最佳指数值为指标提取优选波段组合,以减少波段数据冗余,提高信息互补,使之有利于高光谱图像融合。该算法包含如下3个步骤：首先,利用J-M距离和最佳指数选择原则,从HSI高光谱遥感图像的115个波段中提取所需优选波段及优选波段组合。其次,采取单波段遥感图像背景清晰度处理的EM算法对所选波段进行遥
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