小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

非下采样方向滤波器组在遥感图像融合中的应用

利用具有平移不变性的非下采样方向滤波器组(NSDFB),结合具有平移不变性的àtrous小波变换,提出了一种基于NSDFB的低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像的融合方法.将多光谱图像亮度、色度、饱和度(IHS)色彩空间的I分量和全色图像(PAN)分别进行àttrous小波变换,并对得到的高频系数分别进行NSDFB分解,从而得到多方向的高频信息,然后将高低频系数分别通过一定的融合算子进行融合、重构,得到I'分量,最后通过IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的IHS、主成分分析法(PCA)和小波变换方法的融合效果,能有效地改善主成分分析法(PCA)和小波变换所带来的虚假边缘和光谱扭曲现象.     

于试验分析确立融合模型的 IHS-小波变换融合方法

在多光谱和全色影像分辨率相差较大情况下,IHS遥感影像融合方法会因光谱分配问题导致一定的光谱扭曲;而小波变换方法在变换域具有良好的分频特性,且融合规则和算子对融合效果作用明显。将IHS和小波变换结合,通过试验分析发现小波分解得到的低频部分与光谱信息关系密切、高频部分与空间信息关系密切。在试验分析的基础上分别给出低频、高频部分的融合规则和算子,应用于BJ-1卫星数据的自身融合验证表明,在保持空间清晰度的同时能够明显地降低光谱扭曲程度,较好解决了其多光谱和全色影像分辨率相差较大对数据融合的影响,相比传统的IHS方法有效降低了光谱扭曲。
     

提升五株形小波在多光谱图像融合中的应用

提出一种基于IHS变换和提升五株形小波变换相结合的融合方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中。该算法对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量I和高分辨率图像做多尺度提升五株形小波分解,采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后图像进行提升五株形小波重构和IHS逆变换得到融合结果图像,并采用客观性能指标对融合结果图像进行了客观评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高分辨率图像的融合有较好的融合效果,能从原图像中获得更多的信息,同时又能保持较高的空间分辨率。该方法的融合算法和分解层数的选取,是简便有效的,适用于多光谱图像融合。     

结合方向小波的多光谱与全色遥感图像融合算法

针对现有的遥感图像融合算法所得融合图像存在边缘清晰度不高与光谱保持能力较差等问题,根据方向小波变换的高效性与方向选择性,提出了一种结合方向小波的多光谱与全色遥感图像融合算法。该算法采用人眼的视觉特性首先对待融合图像进行预处理,并根据小波变换的分解特性,对低频子带小波系数采用基于能量比的图像融合规则,而对高频子带则采用基于纹理一致性的融合规则。实验结果表明:该算法能够在保留多光谱图像信息的基础上,得到清晰度较高的融合图像,其中对中等分辨率图像的融合处理效果最佳。     

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.     

一种基于特征量积的遥感图像融合方法

提出了一种基于特征量积的遥感图像融合方法。以目前卫星遥感领域最常见的传感器图像、多光谱图像和全色图像为例,首先对多光谱图像作IHS变换,并对全色图像和多光谱图像的亮度分量I进行小波分解,得到不同分辨率下的小波系数特征,然后根据特征量积判决准则对多光谱图像的I分量与全色图像进行特征融合,并对高频域融合规则进行一致性检测,进而用融合结果替代多光谱图像的亮度分量I,最后,作IHS反变换得到融合图像。实验结果表明,融合图像既显著地融入了高空间分辨率图像的细节信息,又有效地保留了多光谱图像的光谱信息,同时信息丰富程度增加,从而使融合图像在保持光谱信息和提高空间分辨率两个方面的综合性能达到很好的平衡。     

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.     

基于引导滤波和shearlet稀疏的遥感图像融合算法

针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准进行替换融合。基于区域能量和区域方差融合处理对应的高频子图,再利用shearlet反变换获取融合结果。实验结果表明,本文算法能提高图像清晰度以及光谱保留度,在图像完整度和细节考量上远好于其他算法。     

基于引导滤波和shearlet稀疏的遥感图像融合算法

针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况, 结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。 对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准进行替换融合。 基于区域能量和区域方差融合处理对应的高频子图,再利用shearlet反变换获取融合结果。 实验结果表明,本文算法能提高图像清晰度以及光谱保留度,在图像完整度和细节考量上远好于其他算法。     

通过直方图中轴化提高融合图像光谱保真度

针对遥感图像融合过程中光谱失真问题,提出一种基于直方图中轴化策略的图像融合算法。首先,将多光谱图像进行IHS变换;然后,采用直方图中轴化策略调整多光谱图像强度分量图像和全色图像的像素直方图,使之趋于一致;最后,进行IHS反变换获得高质量的彩色图像。理论分析和实验结果表明,该算法不仅可以较好地抑制融合图像光谱失真,同时也能有效保留融合图像的空间分辨率,算法步骤简单、容易实现;与四种传统融合算法（IHS变换、主成分分析（PCA）法、小波变换（WT）法、Brovey）相比,该算法生成的融合图像具有良好的视觉效果,特别是在峰值信噪比（PSNR）、光谱扭曲度和信息熵等客观评价指标中明显优于对比算法。基于直方图中轴化策略融合的遥感图像光谱失真度小、空间信息保持度高。     

The joint use of IHS transform and redundant wavelet decomposition for fusing multispectral and panchromatic images

Intensity hue saturation (IHS) and wavelet decomposition are two distinct fusion methods used for enhancing the spatial resolution of multispectral images by exploiting a high-resolution panchromatic image. In this paper, a combination of the IHS transform and redundant wavelet decomposition is proposed as a general method for fusing multisensor images. The principle consists of transforming low-resolution multispectral images into IHS independent components. The low-resolution intensity component is fused with the high-resolution panchromatic image in the redundant wavelet domain through an appropriate model. Subsequently, the high-resolution intensity produced is substituted to the low-resolution intensity. High spatial resolution multispectral images are then obtained through an inverse IHS transformation. SPOT images are used to illustrate the superiority of this approach over the IHS fuser in terms of preservation of spectral properties.     

基于改进NSCT和IHS变换的遥感影像融合方法

目的 为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样Contoulet变换（NSCT）和IHS变换相结合的融合方法。方法 先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果 利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,获得了较好的融合效果。结论 结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法。     

基于亮度平滑滤波调节(SFIM)的SPOT5影像融合

遥感影像融合不仅要求提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是保留影像的光谱信息,减少失真。为分析SFIM算法融合SPOT-5影像的光谱保真效果,首先采用IHS、小波和SFIM算法对SPOT-5的全色影像和多光谱影像进行融合,生成新的高分辨率多光谱影像。然后采用均值、相关系数、熵、标准差、梯度五个指标对SFIM不同滤波窗口的融合结果评价;最后采用以上定量评价指标对不同方法的融合结果进行分析评价。结果表明:和传统的IHS、小波融合方法相比,SFIM融合不仅提高了影像的空间分辨率和清晰度,而且较好地保持了原多光谱影像的光谱特征。     

利用FIHS和BT的遥感影像融合改进算法

影像融合可以显著提高影像的空间分辨率,但融合时高频信息的注入势必会造成融合影像的光谱失真。在对FIHS（Fast Intensity-Hue-Saturation）算法和BT（Brovey Transformation）算法光谱失真原理研究的基础上,提出一种能有效减弱光谱失真和提高影像空间分辨率的FIHS-BT算法。该算法通过利用全色影像的低频信息和多光谱影像生成模拟全色影像,减弱全色影像低频信息对融合影像光谱信息的影响,削弱多光谱影像高频信息对融合影像高频信息的干扰;然后,采用FIHS和BT乘积的平方根生成融合影像,以减小饱和度在变换中被拉伸或压缩的程度。选取IKONOS影像为数据源,采用BT等九种融合算法与FIHS-BT算法进行融合比较实验,并对融合结果从光谱保真度和高频信息融入度两个方面进行定性和定量评价。实验结果表明,FIHS-BT算法在光谱保真度和高频信息融入度方面较FIHS算法和BT算法均有显著改善。     

àtrous小波-NSCT遥感图像融合

在IHS空间变换基础上,利用非下采样Contourlet变换中具有多方向性、平移不变性的非下采样方向滤波器组,并结合àtrous小波变换,实现了一种基于àtrous小波-NSCT变换的遥感多光谱图像和全色图像融合方法。针对传统的细节注入法融合规则会引起较大光谱失真,对变换所得的高频分量采用特征量积表达局部图像细节特征,依据决策因子阈值抽取全色图像细节信息,将经反方向滤波得到的有效高频细节面附加给多光谱图像分量。实验结果表明,在多种不同性能指标评价下,该算法得到的光谱扭曲最小,相关系数最大,同时空间细节质量也得到很好改善。     

耦合边缘检测与优化的多尺度遥感图像融合法

为了使融合图像在显著提高空间分辨率的同时,最大限度地融入多光谱图像的光谱信息,提出了一种结合Canny算子与非下采样Contourlet变换的粒子群优化的遥感图像融合方法。首先在IHS变换的基础上,利用Canny算子对全色图像进行边缘提取,根据边缘分布特征对全色图像和多光谱图像[I]分量进行边缘特征融合得到边缘加强的全色图像,然后对新的全色图像和多光谱图像[I]分量分别进行非下采样Contourlet变换,并在低频子带采用有选择性的加权求和融合规则,对于高频方向子带先利用粒子群优化算法寻找结构相似度的最优阈值[p],再采用基于区域结构相似度的融合规则,最后经NSCT和IHS逆变换获得融合图像。仿真实验结果表明：提出的算法能很好地兼顾全色图像细节信息的保留和多光谱图像光谱信息的保持。