数据同化框架下基于差分进化的遥感图像融合

针对现有融合方法的结果图像不易根据后续处理的要求进行自适应调整,不同方法的优点不易综合的问题,借鉴气象领域中的数据同化系统能综合其模型算子和观测算子两者优点的思想,提出一个基于差分进化的遥感图像融合框架.在该框架下,将基于对比度αtrous的Contourlet变换作为模型算子,独立分量分析和αtrous小波变换作为观测算子,用差分进化(Differential evolution,DE)算法来优化由图像定量评价指标组成的目标函数,从而获取更合适的图像.二组实验从视觉效果和定量指标两方面验证了该框架的有效性.