1 论文标题：非负矩阵分解结合非下采样剪切波变换的遥感图像融合

2 作者信息：曹继晴, 吴芊如, 赵瑀琦, 李 喆：长春理工大学数学与统计学院，吉林 长春

3 出处和链接：曹继晴, 吴芊如, 赵瑀琦, 李喆. 非负矩阵分解结合非下采样剪切波变换的遥感图像融合[J]. 光电子, 2023, 13(2): 63-73. https://doi.org/10.12677/OE.2023.132008

4 摘要：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。

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