Pansharpening Methods Based on a Redundant Contourlet Transform

全色胶片 轮廓波 多光谱图像 计算机科学 图像融合 人工智能 小波变换 多分辨率分析 小波 计算机视觉 失真(音乐) 图像分辨率 模式识别(心理学) 图像(数学) 离散小波变换 带宽(计算) 放大器 计算机网络
作者
Soumeya Ourabia,Nadia Baaziz,Youcef Smara
标识
DOI:10.1109/iceogi57454.2023.10292972
摘要

The pansharpening of high-resolution panchromatic (Pan) image and low-resolution multispectral (MS) images represents an important task in the remote sensing field. It allows the joint exploitation of the information derived from both types of images. However, this may cause a distortion of spectral information or a lack in details and structures. The multiresolution analysis using wavelet transforms has proved its efficiency in the pansharpening domain, due to the representation of the image content over different resolution levels. In image fusion applications, we always need more detail information to be incorporated in the pansharpening procedure in order to produce enhanced results. However, the limitation of the wavelet transform to three types of oriented detail coefficients prevents this need from being met. To overcome this limitation, we propose to use the redundant contourlet transform (RCT) which extracts a richer multiscale directional information from the image. For this purpose, two RCT-based pansharpening methods are introduced and suitable data fusion procedures are described. We conducted several experiments on two different datasets acquired respectively by ALSAT-2A and IKONOS satellites. The visual results as well as quantitative results from evaluation metrics demonstrate the performance of the proposed methods.
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