本研究提出了一种基于边界测量的双通道脉冲耦合神经网络（PCNN）在多尺度形态梯度（MSMG）域中的遥感图像融合方法，旨在有效结合全色（PAN）图像的高空间分辨率与多光谱（MS）图像的丰富光谱信息，从而生成同时具有较高空间和光谱质量的融合图像。该方法通过多步骤的处理，充分利用了PCNN的强大特性以及MSMG在提取图像梯度信息方面的优势。
项目信息
编号：MCV-61
大小：4.5M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b、R2024a
项目介绍
本研究提出了一种基于边界测量的双通道脉冲耦合神经网络（PCNN）在多尺度形态梯度（MSMG）域中的遥感图像融合方法，旨在有效结合全色（PAN）图像的高空间分辨率与多光谱（MS）图像的丰富光谱信息，从而生成同时具有较高空间和光谱质量的融合图像。该方法通过多步骤的处理，充分利用了PCNN的强大特性以及MSMG在提取图像梯度信息方面的优势。
首先，使用基于共现滤波的分解模型对全色图像进行分解，将其分解为三个部分：小尺度图像、大尺度图像以及基础图像。小尺度图像包含图像的高频细节信息，如边缘和纹理；大尺度图像则包含低频的平滑区域；基础图像则代表了图像的整体结构。此分解过程有助于分别处理不同频率成分的信息，使后续的融合更加精准。
接下来，对多光谱图像进行HSI（色调、饱和度、亮度）变换，将多光谱图像转换为三个分量，即亮度、色调和饱和度。这一步骤的目的是提取亮度信息（Intensity），该分量与全色图像的基础图像进行融合。通过这种方式，可以最大限度地保留多光谱图像中的光谱信息，同时将全色图像中的空间细节嵌入融合结果中。
在融合阶段，采用了一种基于多尺度形态梯度（MSMG）调制的PCNN双通道融合策略。PCNN作为一种类脑神经网络，能够模拟生物神经元的脉冲发射机制，非常适合用于图像处理中的边缘检测和细节增强。在本方法中，PCNN结合MSMG技术，不仅能有效地提取图像中的边缘和结构信息，还能通过不同尺度的形态梯度操作，灵活调整图像的结构细节，使得融合后的图像能够同时保留丰富的空间细节和光谱信息。
最后，融合后的亮度分量与小尺度和大尺度图像相结合，生成一个最终的融合亮度图像。随后，通过逆HSI变换，将融合后的亮度分量与多光谱图像中的色调和饱和度分量重组，生成最终的RGB融合图像。此过程确保了最终的融合图像不仅具有较高的视觉质量，而且在空间和光谱两个方面都保持了较高的保真度。
通过在多个数据集上的实验验证，本文提出的融合方法在定性和定量评估中均表现优异。实验结果表明，与现有的先进遥感图像融合技术相比，本文方法在边缘保持、细节增强以及光谱信息的保真度方面均具有显著优势，适用于遥感影像分析中的多种应用场景，如土地利用、环境监测和目标识别等。
综上所述，本文提出的基于共现滤波和多尺度形态梯度PCNN的遥感图像融合方法，克服了传统融合方法中的空间分辨率与光谱失真之间的权衡问题，提供了一种有效的遥感图像融合解决方案。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对script.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 script.m
（1）MS图像
分析：200×200 像素的多光谱图像（Multispectral image, MS），通常用于捕捉丰富的光谱信息，但分辨率较低。图中显示的是大地表面，具有多个光谱带的低分辨率图像，用于提供丰富的色彩和光谱信息。
（2）PAN图像
分析：400×400 像素的全色图像（Panchromatic image, PAN），通常具有较高的空间分辨率，但缺乏光谱信息。此图像主要是灰度图像，展示了更清晰的地形细节，显示了更细的空间结构。
（3）融合后的图像
分析：最终的融合图像，将PAN图像的高空间分辨率与MS图像的丰富光谱信息结合在一起。这一融合结果既保持了清晰的地表细节，又具有丰富的颜色和光谱信息。这种图像融合技术提高了图像的视觉质量，使其更适合用于遥感、土地利用分析等应用。
这三张图展示了多光谱图像和全色图像的融合过程，融合后的图像既包含了空间细节也保留了光谱特征。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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