一种新的基于HIS和小波变换的图像融合方法*

针对遥感图像影像分辨率低的问题,提出了一种新的基于HIS和小波变换的低分辨多光谱和高分辨全色图像的融合方法.该方法通过对高分辨全色图像小波分解后的低频分量进行低通滤波,将全色图像的低频信息中的高频分量融入到多光谱图像HIS空间的亮度信息的低频中;再将这个融合后的低频和高分辨全色图像的细节信息进行小波反变换,得到融合后的图像.该图像很大程度地保留了多光谱的光谱特性和高分辨图像的空间分辨率.仿真结果表明了本方法的有效性.     

基于小波分频和二次均衡的图像增强算法

传统的图像增强算法在增强图像的同时也增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降.结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和二次均衡的高亮度图像增强算法.首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量作直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构,最后对重构的图像再次进行直方图均衡处理.实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果.     

一种基于小波变换的图像融合方法

提出了一种小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法首先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量，然后利用系数绝对值取大和基于局部方差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数，最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明，该方法是有效的。     

一种新的基于主分量变换与小波变换的图像融合方法

为了更好地进行不同分辨率图像的融合,提出了一种基于主分量变换与小波变换结合的多光谱图像与高分辨率图像融合方法。该新方法首先对多光谱图像进行主分量变换;然后分别对其第1主分量与高分辨率图像进行小波变换,并采用成像强度对比法有效地将经小波分解的高分辨率图像的低频分量信息融合到经小波分解的多光谱图像的第1主分量的低频分量中;最后,通过将小波融合结果作为多光谱图像的第1主分量再做逆主分量变换来得到最终的融合图像。实验结果分析表明,该新方法使融合图像在较好地保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,比典型的IHS变换、主分量变换及小波变换融合方法具有更好的融合效果。     

基于IHS变换与小波变换的图像融合

提出一种将IHS变换和小波变换相结合的图像融合算法,适用于多光谱图像和高分辨率图像的融合.算法首先对多光谱图像进行IHS变换,之后利用变换后得到的强度分量和高分辨图像具有较强的相关性的特点,在小波变换域进行图像融合,得到了同时具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像.实验对比数据表明该方法具有较好的融合效果,融合图像优于传统的IHS变换法和传统小波变换方法.     

基于Directionlets和PCA的多光谱与全色图像融合

基于数字化线段理论和整数栅格理论的Directionlets不仅继承了小波变换维数可分性的特点,而且通过选择变换方向和队列方向来获得灵活的多方向性,从而得到能够更好地捕获图像方向信息的方向各向异性的基函数。首先基于Directionlets和PCA的全色和多光谱图像融合方法,对多光谱图像进行线性PCA变换,并提取出其主分量;然后使用Directionlets提取高空间分辨率的全色图像的空间细节信息,将其"注入"到多光谱图像的主分量中。因此,得到的融合图像具有更多的多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息。实验结果表明,在UIQI指数、整体图像质量指数Q4、平均梯度等主观视觉效果和客观评价指标上,新方法均优于基于小波变换的方法。     

基于空间频率的图像融合方法

论文对多光谱图像和高分辨图像进行了融合。对多光谱图像进行IHS变换,利用变换后得到的强度分量和高分辨图像具有较强的相关性,在小波变换域进行图像融合。根据小波变换有三个方向的高频细节这一特点,提出了一种新的空间频率概念,基于这种空间频率进行图像融合,得到了同时具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统的IHS变换法和传统小波变换方法。     

基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法

文章提出了基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法,提高融合图像的空间分辨率和光谱分辨率,首先对多光谱图像进行PCA变换,使其维度降低,减少信息损失,将原始图像数据中有效的主要信息用主成分PC1、PC2、PC3表示.接着对主成分进行IHS变换得到I、H、S分量,之后将强度分量I与全色图像进行直方图优化求解得到newPAN,最后对newPAN和强度分量I进行小波分解.利用PCA对多光谱图像操作后再进行IHS变换,弥补了传统IHS算法只能处理三个波段多光谱图像的缺陷,增加了处理的波段数,而且PCA融合算法的光谱保持度较高,该算法将IHS、PCA、小波变换三种融合算法相结合,利用各个算法的优势,最大程度地减少替换成分相关性不高造成的光谱扭曲,克服小波变换融合过程中产生的细节信息畸变问题.     

复小波包域遥感图像局部自适应融合算法

为了使融合后的图像在保持原IKONOS 卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间 分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR 图像与多光谱IKONOS 卫星图像相融合的新方法．该方法 利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS 图像经HIS 空 间变化的I 分量子图和SAR 图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、 对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合．用融合后复系数经复小波包反变 化得到的图像代替原IKONOS 图像经HIS 变换的I 分量,再经HIS 空间反变换得到最终的融合图像．实验结 果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能．     

基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合

提出一种基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合方法。对多光谱图像进行HSV变换,将得到的明度分量和全色图像做多尺度红黑不可分小波分解。采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后的图像进行红黑重构和HSV逆变换得到融合结果,并采用客观性能指标对融合结果进行评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高空间分辨率图像有较好的融合效果。     

基于小波变换的图像分割研究

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法.此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法的有效性和实用性.     

基于K-L变换的小波图像融合方法

在多源信息融合中,小波多分辨率分析是一种最常用的方法.这里提出在小波多分辨率分析下,利用K-L变换的融合方法.首先利用小波变换对序列图像进行多分辨率分解,对相应的小波系数矩阵进行K-L变换,计算出小波系数权重.按照所得的权重融合小波系数,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理.实验结果证实这种方法有效的利用了图像的相关性,主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析都表明,新方法的性能优于直接对小波系数进行平均的融合方法.     

一种基于分形的图像编码改进算法

本文提出了一种新的基于分形的图像编码改进算法,该算法结合小波变换多分辨率分析的特点,对分解后的高层子图像进行基本分形编码,根据不同层子图像之间的相似性,由高层分形编码构造低层子图像分形编码,同时根据不同方向子图的纹理特征不同,采用不同形状的块进行分形预测,实现图像压缩。实验证明,这种改进算法能够大大缩短分形编码的时间,并取得较高的压缩比。     

一种基于控制点的图像变形方法

图像变形技术是IBR中的一个重要研究方向,本文首先分析了Field Morphing方法实现图像变形的原理和一般步骤,并实现了该算法。在此基础上,基于Field Morphing思想提出了利用控制点的改进算法,采用反向变换的思路,解决不同尺寸图像进行变形的控制问题,实现时利用三次卷积法较好地解决了像素变换问题。改进算法实现速度快,适应性强,是一种较实用的算法。     

小波空间的视图变形合成

该文提出一种新的基于2D离散小波变换和图像变形技术的视图合成方法.该方法完全依赖于已知的一对视图来合成期间的变换视图,无需相机标定或其他几何信息.其基本思想是：首先,采用立体视觉技术找出图像对间的基本矩阵,将两个图像变换到一个规范的模式定义下,即使得其图像平面平行,并且对应像素位于同一条扫描线上.然后,给出一种小波空间的图像变形方法,可以快速地生成期间的变换视图,而且还便于进一步对小波系数进行量化编码.绘制时,先作必要的解码,再通过小波逆变换将合成的小波系数恢复到图像空间.最后,经过一个后置变换,将期间视     

逐步求准的视频镜头聚类算法

提出一种有效的逐步求准的视频镜头聚类算法(SPC).该算法并不是直接处理视频数据的底层高维特征向量,而是先把这些高维特征向量通过小波变换转换到Haar小波系数空间中,然后利用多分辨率分析技术实现逐步求准聚类结果的目的.算法的每一步求准过程都属于层次聚类过程,它利用了一种巧妙的停止准则来使算法中的合并聚类过程结束 .该算法解决了以往镜头聚类算法中存在的聚类中心选取问题以及需要给出相关领域经验参数问题的同时,还能够自动的进行聚类个数的估计.理论分析和大量的实验结果表明,该算法是一种非常有效的视频镜头聚类算法.     

基于改进最小噪声分离变换的特征提取与分类

在最小噪声分离变换的基础上,引入核方法,采用小波核函数代替传统核函数对最小噪声分离变换予以改进。小波核函数的多分辨率分析特性可进一步提高算法的非线性映射能力。相关向量机高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法,将新型核最小噪声分离变换方法与相关向量机相结合,对高光谱影像数据进行分类实验。仿真实验结果表明,基于小波核最小噪声分离变换的方法体现了高光谱影像的非线性特征,将所提出的方法应用于HYDICE系统在Washington DC Mall上空拍摄的数据,与对照算法相比,分类精度可提高3%~8%,并可有效地提高小样本区域的分类精度。     

一种基于小波多级提升的数字图像水印算法

针对基于第一代小波的多分辨率水印算法运算速度慢、图像的重构质量与变换时延拓边界的方式有关等不足,根据第二代小波变换的特点,给出一种基于小波多级提升来实现的改进型多分辨率图像水印算法。实验结果表明,该算法不仅保持了传统小波多分辨率图像水印算法的优点,而且弥补了传统小波多分辨率图像水印算法中当滤波器增长时,含水印图像质量下降的不足。该算法较传统算法显著地提高了处理速度,其嵌入的水印具有信息量大、鲁棒性强等优点。     

基于二代小波和图像置乱的数字图像盲水印算法

针对基于第一代小波的多分辨率水印算法运算速度慢、图像的重构质量与变换时延拓边界的方式有关等不足，根据第二代小波变换的特点，结合Amold置乱算法，给出一种基于小波多级提升和水印图像置乱来实现的改进型多分辨率图像水印算法，并分别采用Haar、Db2、Db4、9/7小波进行仿真实验。结果表明，该算法不仅保持了传统小波多分辨率图像水印算法的优点，而且有效提高了处理速度，并弥补了传统小波多分辨率图像水印算法中当滤波器增长时，含水印图像质量下降的不足。     

A new wavelet-based fuzzy single and multi-channel image denoising

In this paper, we propose a new wavelet shrinkage algorithm based on fuzzy logic. In particular, intra-scale dependency within wavelet coefficients is modeled using a fuzzy feature. This feature space distinguishes between important coefficients, which belong to image discontinuity and noisy coefficients. We use this fuzzy feature for enhancing wavelet coefficients' information in the shrinkage step. Then a fuzzy membership function shrinks wavelet coefficients based on the fuzzy feature. In addition, we extend our noise reduction algorithm for multi-channel images. We use inter-relation between different channels as a fuzzy feature for improving the denoising performance compared to denoising each channel, separately. We examine our image denoising algorithm in the dual-tree discrete wavelet transform, which is the new shiftable and modified version of discrete wavelet transform. Extensive comparisons with the state-of-the-art image denoising algorithm indicate that our image denoising algorithm has a better performance in noise suppression and edge preservation.