《表2 Lake原图像融合结果的性能比较Table 2 Performance comparison of fusion results using the Lake source images》

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《基于最小Hausdorff距离和NSST的遥感图像融合》

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从表4可以看出，PCA-based的融合结果在RASE、SAM、UIQI指标上较差，说明融合图像丢失了多光谱图像的光谱信息，有较明显的光谱失真现象.DWT-based的融合方法利用多层小波变换的特性得到较高的UIQI，但在ERGAS、RASE、SAM指标上还有待完善，说明融合图像虽然保留了较多的空间细节，但光谱失真同样较严重.ST-based的融合结果在SAM指标上较差，说明有较明显的光谱失真现象.ST+SR-based的融合方法结合了NSST和稀疏表示，在ERGAS和RASE指标上有所改善，但SAM和UIQI相对较差，说明融合图像虽然保留了较好的空间信息但仍有部分光谱失真现象.ST+D-based方法在ST+SR-based方法的基础上进行了改进，在高频子带融合规则中加入了普通距离进行相似性度量，然后根据度量结果采取多策略融合的方法，指标ERGAS、RASE、SAM相对较低是由于该算法采用的是普通的欧氏距离，受图像中部分区域的异常点对融合策略选择的影响较大，导致选择错误的融合策略.本文方法是对上述方法的改进，用最小Hausdorff距离替换普通欧氏距离，并对低频子带的稀疏系数采用与区域空间频率像结合的融合方法，与其他几种融合方法相比，本文方法的四个指标均为最佳，很好地克服了图像中部分区域异常点对融合策略选择的影响，说明本文中基于最小Hausdorff距离和NSST融合算法获得的融合图像拥有较丰富的光谱信息和细节信息，与主观视觉效果一致.