研究目的
利用像素级图像融合技术，将多个光谱波段的图像合成为更易被人眼感知的复合彩色图像。
研究成果
与主成分分析（PCA）相比，VTVA方法将灰度图像融合为彩色图像时，能为肉眼提供更悦目且更具信息量的结果。该融合彩色图像具有更多层次和更佳对比度，在视觉判读方面表现更优。
研究不足
该研究仅限于四种特定光谱波段的融合，未探索其他光谱范围图像的融合。VTVA方法的有效性仅与PCA进行了比较，未与其他融合技术进行对比。
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多光谱图像融合的彩色图像表示
DOI：10.5121/acij.2016.7302
期刊：Advanced Computing: An International Journal
出版年份：2016
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
多光谱成像传感器的应用催生了高效融合多源图像的算法需求，旨在生成更符合人眼视觉特性的合成影像。多光谱图像融合是指将多个光谱波段获取的光学图像进行整合的过程。本文提出一种像素级融合方法，通过融合近红外（0.76-0.90微米）、中红外（1.55-1.75微米）、热红外（10.4-12.5微米）及另一中红外波段（2.08-2.35微米）四幅图像生成复合彩色图像。该方法采用基于协方差矩阵Cholesky分解的线性变换技术，将灰度多光谱源图像转换为彩色图像。研究包含图像协方差矩阵估计、Cholesky分解及变换等关键环节，最终将融合结果与主成分分析（PCA）变换的融合图像进行对比。
作者：
Preema Mole，M Mathurakani
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