《表3 Roma原图像融合结果的性能比较》

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《结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合》

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表2～表3给出了上述两组Quickbird卫星遥感图像各融合方法的客观评价结果，可以看出，IHS方法的融合结果在前四个指标上比较差，尤其是ERGAS、RASE和UIQI，AG和IE的指标较好，说明融合图像损失了大量的光谱信息，光谱失真比较严重，但是图像的细节信息保持的比较好.MEMD融合方法和MEMD-1trous融合方法在六个指标上没有很大差别，其中后者在光谱信息和空间细节信息的保持度上略优于前者，但光谱失真仍然比较严重.基于WLS的融合方法在ERGAS、RASE和SAM上指标有所提高，说明光谱信息得到了改善，但是IE和AG比较小，说明空间细节信息有待提高.本文方法与EMD方法相比，可以看出ERGAS和UIQI指标略差，原因是QuickBird获得的遥感图像通过EMD变换后得到的第一个固有模式函数作为高频，余下的作为低频，由于第一个固有模式函数中含有的细节信息比较丰富所以细节信息增强，低频仍为原多光谱图像的低频信息，所以光谱没有较大的失真，但是本文算法结合MEMD在空间细节保持上的优越性和WLS能保留更多的光谱信息的优点，使得融合图像的光谱信息和空间细节信息都得到了改善，总的来说，本文算法优于文中其它算法.