《表2 基于结构张量的自适应加权策略对各数据集的客观评价指标》

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《基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合》

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许多传统的图像融合算法通常只考虑了全色遥感图像包含的空间信息。本文中提出了基于结构张量的自适应加权策略得到总的空间信息，同时包含了高光谱遥感图像和全色遥感图像包含的空间信息。在提出的基于结构张量的自适应加权策略中，自适应加权矩阵W1和W2是自适应地基于结构张量的方法求得。为了验证提出的基于结构张量的自适应加权策略得到的加权矩阵的有效性，将本文算法与多种全局常数加权方法进行了对比，如表2所示。在对比实验中，只从全色遥感图像中提取空间信息的方法（即在式 （15）中，2个加权系数分别为全局常系数0和1） 命名为GFP；平均加权方法（即在式 （15）中，2个加权系数分别为全局常系数0.5和0.5） 命名为GFGW；由于全色遥感图像的空间信息多于高光谱遥感图像的空间信息，认为全色遥感图像的空间信息PL所占比例应该较大一些，因此，在式（15）中，2个加权系数可以分别选取为全局常系数0.2和0.8，该方法命名为GFPL。表2中列出了本文算法与上述融合算法的客观评价指标值，最优值用粗体表示。可以看到，提出的基于结构张量的自适应加权策略与其他几种加权方法相比，取得了更好的性能。说明提出的基于结构张量的自适应加权策略是有效的，且取得了较好的实验结果。