Practical remote sensing image fusion method based on guided filter and improved SML in the NSST domain

Due to the different characteristics of image modality, the panchromatic (PAN) and multispectral (MS) images include complementary and redundancy information in the spatial and spectral resolutions. Image fusion is an effective way to integrate the source PAN and MS images to obtain high-resolution MS image. In this paper, a novel remote sensing image fusion scheme in non-subsample Shearlet transform (NSST) domain is presented. An enhancement strategy is designed to solve the insufficiency of spatial detail in multiresolution analysis (MRA)-based methods after the intensity–hue–saturation (IHS) color space transform. Then, in the NSST fusion process, a guided filter-based low-frequency coefficient fusion rule and an improved sum-modified-Laplacian (SML)-based high-frequency coefficient fusion rule are proposed. The final fused image can be obtained through the inverse NSST transform and inverse IHS transform. Two different groups of satellite dataset are utilized to evaluate the fusion performance. The experiment results demonstrate that the proposed approach can achieve more spatial details and less spectral distortion compared with the existing methods regarding both the visual quality and the objective measurements.     

像素级多分辨图像融合若干问题分析及实验

针对前人的工作和我们的实验进行了理论分析，讨论了像素级多分辨图像融合的三个基本问题：①为什么基于多分辨数据结构的融合能消除来自不同图像的特征之间拼接的板块效应而过渡自然?②如何构造新的融合图像的多分辩数据结构，从而能稳定地重构融合图像?③所选择的系数是否携带着原始图像的显著特征(边缘和纹理)?给出了像素级多分辨图像融合的三个基本规律：多分辨数据融合的内在机理，融合算法的稳定性条件以及基于能量准则的数据融合原理。并以此规律为引导，开发了一种新的基于小波变换域的图像融合算法，进行了实验验证。     

基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合

针对基于NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度高,细节表现能力不足的问题,本文提出了一种基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合算法。首先,利用HSV变换提取MS图像的亮度分量V,并将得到的亮度分量V与PAN图像分别进行NSST变换;其次,对于低频子带,提出了一种基于自适应的PCNN融合规则,将空间频率和区域平均梯度分别作为PCNN的外部激励和链接强度;对于高频子带,采用基于多特征的融合规则;最后,进行逆NSST变换和逆HSV变换得到融合图像。仿真实验表明,该算法与一些经典的融合算法相比不仅可以提高图像融合质量,在视觉效果和客观指标上也都有良好的表现。     

Generalized IHS‐Based Satellite Imagery Fusion Using Spectral Response Functions

Image fusion is a technical method to integrate the spatial details of the high‐resolution panchromatic (HRP) image and the spectral information of low‐resolution multispectral (LRM) images to produce high‐resolution multispectral images. The most important point in image fusion is enhancing the spatial details of the HRP image and simultaneously maintaining the spectral information of the LRM images. This implies that the physical characteristics of a satellite sensor should be considered in the fusion process. Also, to fuse massive satellite images, the fusion method should have low computation costs. In this paper, we propose a fast and efficient satellite image fusion method. The proposed method uses the spectral response functions of a satellite sensor; thus, it rationally reflects the physical characteristics of the satellite sensor to the fused image. As a result, the proposed method provides high‐quality fused images in terms of spectral and spatial evaluations. The experimental results of IKONOS images indicate that the proposed method outperforms the intensity‐hue‐saturation and wavelet‐based methods.     

基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

提出的图像信息融合方法用于解决传统方法在空间分辨率等方面的不足。原始图像经过小波变换，分解成子图像，再进行分块处理，高、低分辨率图像根据全局方差准则分别计算融合的权值系数，进行图像融合重建，然后，对图像采用全局法进行信息融合，实验表明，方法切实可行，能使低分辨率图像接近于高分辨率图像。     

基于多小波分析的图像融合算法

从电磁波频谱带宽的角度,提出了图像融合的一种物理解释。介绍了多小波变换的一般理论,描述了多小波图像融合的方法。用GHM多小波、CL多小波及Db4单小波对可见光与红外图像进行了融合。利用平均熵作为判定准则,比较了GHM多小波、CL多小波及Db4单小波的融合效果,实验结果表明CL多小波算法效果最好。     

采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法

为了提高多光谱与全色图像融合算法质量,提出了一种采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法。首先将多光谱图像变换至HSV彩色空间,并采用分水岭与区域合并的方法对V分量进行区域分割,得到区域分割映射,欧氏光谱距离作为区域合并的测度。然后采用非下采样Contourlet变换（Nonsubsample Contourlet Transform,NSCT）对多光谱图像V分量和全色图像进行多分辨率分解,将区域分割结果映射至全色图像,通过计算对应区域间的互信息对多分辨率分解系数进行融合,获得融合图像的分解系数,最后通过NSCT反变换实现融合图像重构。图像融合算法对比实验表明,文中融合算法在充分保留了多光谱图像光谱信息的同时,尽可能多地注入了全色图像的细节信息,有效提高了多光谱图像的边缘特征。     

综合有向纹理特征及其在多光谱图像融合中的应用

纹理特征是多光谱图像中除光谱特征以外的一类重要的图像特征。该文通过对有向纹理特征的分析提出了综合有向纹理特征的概念,建立了求解综合有向纹理特征的方法,并在此基础之上提出了基于图像冗余小波域的综合有向纹理特征重要中心系数算法。该算法将多光谱图像的光谱信息与形态信息进行了有机的结合,在保持源图像光谱特征的同时也考虑到了纹理特征对于融合效果的影响。对模拟及真实多光谱图像融合实验结果的主观视觉评价、客观定量分析说明该算法与现有的同类多光谱图像融合算法相比,能够更有效地融合源图像信息、更好地保持源图像纹理特征。     

基于小波变换和视觉特性的多光谱图像融合

本文提出了一种基于小波变换和人眼视觉系统特性的多光谱图像融合算法。首先对已配准的源图像进行小波多尺度分解;其次基于视觉系统提出一种新的融合规则,即分别将对应的高低频分量分割成若干个块,计算出每个块的对比度方差,通过文中所构造的一种自适应的阈值方法,选取两幅图像中清晰的图像块形成新的高低频分量;最后,通过小波反演变换重构多光谱图像。实验结果表明,这种方法不仅能很好的增强多光谱图像的空间细节能力及光谱信息,而且能避免增强结果出现振铃效应,是一种十分有效的融合方法。     

Multi-Spectral Holographic Three-Dimensional Image Fusion Using Discrete Wavelet Transform

We present multi-spectral holographic three-dimensional image fusion using the discrete wavelet transform (DWT). The fusion results are compared with those of the Gaussian and Laplacian pyramid fusion methods. The advantage of the DWT over other methods is that it has more flexibility in controlling high frequency components as well as low frequency components, which improves the fused image quality. A wavelength tunable solid-state pumped laser is used to record up to 11 holograms with wavelengths from 567 to 613 nm. We present the fused reconstructed holographic images including multi-spectral fused images from the recorded multiple holograms. Fused multi-wavelength reconstructed holographic images provide multi-spectral information about the objects     

Image fusion based on image decomposition using self-fractional Fourier functions

Image fusion has been receiving increasing attention in the research community in a wide spectrum of applications. Several algorithms in spatial and frequency domains have been developed for this purpose. In this paper we propose a novel algorithm which involves the use of fractional Fourier domains which are intermediate between spatial and frequency domains. The proposed image fusion scheme is based on decomposition of source images (or its transformed version) into self-fractional Fourier functions. The decomposed images are then fused by maximum absolute value selection rule. The selected images are combined and inverse transformation is taken to obtain the final fused image. The proposed decomposition scheme and the use of some transformation before the decomposition step offer additional degrees of freedom in the image fusion scheme. Simulation results of the proposed scheme for different transformation of the source images for two different sets of images are also presented. It is observed through the simulation results that the use of taking the transformation before the decomposition step improves the quality of fused image. In particular the results of using the fractional Fourier transform and discrete cosine transform before the decomposition step are encouraging.     

基于Contourlet系数局部特征的选择性遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在显著提高空间分辨率的同时,尽可能多地保持原始多光谱特性,提出了一种基于Contourlet变换系数局部特征的选择性遥感图像融合方法。根据多光谱和全色图像融合过程中Contourlet变换后的低频和高频部分融合目的的不同,对得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用窗口邻域移动模板逐一计算相应区域Contourlet系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的准则,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在Contourlet系数域内进行选择性融合,通过Contourlet和亮度-色调-饱和度(IHS)逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。采用Landsat TM多光谱和SPOT全色图像进行的融合实验结果表明:提出的算法在显著提高空间分辨率的同时,又能很好地保持原始图像的光谱特征,并优于传统的融合方法。     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

基于采样二通道不可分小波的多光谱图像融合

针对基于非下采样不可分小波图像融合方法空间分辨率不高、基于张量积小波融合方法会出现方块效应的不足,提出了一种基于伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道采样不可分小波的多光谱图像和全色图像融合方法.利用矩阵扩充方法,构造了一组新的不可分低通滤波器和高通滤波器组,利用所设计滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作下采样的多尺度不可分小波分解,分别对分解后的低频子图像和高频子图像按不同的融合规则进行融合.实验结果表明,其保持光谱信息的能力和保持空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法、基于IHS-DWT的融合方法、基于IHS-Contourlet变换的融合方法、基于IHS-Curvelet变换的融合方法、SRF方法都强,与基于非下采样的二通道不可分正交小波和不可分双正交小波融合方法相比,该方法能保持较好的整体光谱信息和较高的空间分辨率信息.     

一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题,不同的应用可能对融合的结果有不同的要求．提出了一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法．该方法首先分别将高分辨率影像和多光谱影像进行小波分解,然后根据影像的特点,在小波域内进行影像融合,最后通过小波逆变换得到融合结果．通过引入可调节参数,该方法可以在细节保留和光谱保持两方面达到不同程度的平衡,在某些参数组合下,融合图像的目视效果和统计指标可以达到甚至超过传统的小波融合法、IHS变换和主成分变换融合法的效果．     

一种多光谱图像和全色图像融合算法

文章提出了一种新的基于独立成分分析的多光谱图像和全色图像的融合算法:对于两幅图像的重叠区域,使用独立成分分析去除遥感图像中高阶数据冗余问题,通过独立成分分析使得所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果,从而提高了融合后图像的信息量和信噪比,同时使融合图像兼具全色图像的高分辨率和多光谱图像中特有的对目标某些独特特征的精细描述,使融合图像包含更丰富更有效的信息.     

基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合

利用均匀离散曲波变换（UDCT）多尺度、多方向、低冗余等特征,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。首先使用UDCT对源图像进行多频带分解;然后根据多聚焦图像的特点,对分解后的低频子带系数运用一种基于改进拉普拉斯和算子的方案进行融合,对高频方向子带系数运用基于局部能量的融合规则进行融合,并对融合系数做一致性检测;最后重建各子带系数得到融合图像。实验结果表明:所提方法可以有效地融合源图像中的方向信息和细节特征,同时抑制了融合图像中的伪Gibbs现象;与基于拉普拉斯金字塔分解、小波变换以及轮廓波变换的图像融合方法相比,该方法取得了更好的视觉效果和量化结果。     

基于小波变换的图像融合算法的实现

提出了一种基于小波变换的融合算法,算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的准则进行融合,通过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性,具有增强图像的空间细节能力,融合效果良好.     

基于双密度双树复数小波变换的图像融合研究

双密度双树复数小波变换综合了双密度小波、双树小波和复数小波的优点,具有平移不变性以及良好的方向性,将其引入图像融合能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出一种基于双密度双树复数小波变换的图像融合方法,首先将图像进行双密度双树复数小波变换,然后在相应尺度上利用融合规则将变换系数融合,最后进行重构得到融合结果。采用多组具有不同特征的源图像进行融合实验,并对融合图像进行了主客观评价。实验结果表明,该文方法的融合效果优于传统的小波变换方法。     

一种基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为使融合后的多光谱图像尽可能保持原多光谱图像光谱特性的同时提高空间质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和多尺度边缘检测的融合算法。介绍了非采样Contourlet变换和多尺度边缘检测;设计了基于多尺度边缘检测、直接替代的高频、低频子带融合规则;用QuickBird卫星高分辨率遥感图像进行仿真实验。实验结果表明该算法能够在保持光谱信息的同时注入更丰富的空间细节信息,优于传统的Wavelet变换法和Contourlet变换法。