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。     

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.     

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。     

基于高通滤波的多光谱图像融合方法*

提出了一种基于高通滤波的多光谱图像与高空间分辨率图像融合的方法.该算法首先对高空间分辨率图像进行高通滤波,然后将滤波后的图像与HIS正变换后的强度分量进行融合处理,再进行HIS 逆变换,得到最后的融合图像.通过将小波方法与HIS变换法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在提高多光谱图像的空间细节表现能力和保持光谱信息上都有很好的效果.     

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.     

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。     

混合多尺度分析和改进PCNN相结合的图像融合方法

为了更好地融合全色图像中的空间细节信息和多光谱图像中的光谱信息,提出一种基于混合多尺度分析和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的多光谱与全色图像融合方法.首先对全色图像和多光谱图像进行非下采样剪切波变换(NSST),并结合不同多尺度分析方法的互补特性,利用平稳小波变换(SWT)对低频分量部分进行二次分解,在混合多尺度域进行系数融合及SWT逆变换;然后采用基于PCNN的融合规则对高频分量部分进行融合;最后对融合后的高低频系数进行NSST逆变换,得到融合图像.在2组卫星拍摄的多光谱和全色图像上的实验结果表明,在主观视觉与客观评价指标的总体效果上,该方法优于其他8种经典以及流行方法.     

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。     

基于区域特性选择的多传感器图像融合

提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的多传感器图像融合新算法,首先,将高分辨力图像所有的低频特征融合到多光谱图像中,再对高分辨力图像经提升小波分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,采用边缘有效因子融合思想进行分区融合,最后,对提升小波反变换后的强度分量进行IHS反变换得到最终的融合图像。实验结果表明:该方法所得融合图像能够较好地保留多光谱图像的光谱信息的同时,提高了图像的空间分辨力,融合效果优于IHS变换法和小波变换法。     

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．     

TM+SPOT图像的二次融合方法

提出了一种基于PCA变换和IHS变换的小波二次融合方法。首先将多光谱图像和高空间分辨率图像进行ISH变换融合得到第一次融合图像;再将此图像和原多光谱图像进行PCA变换,分别对第一主成分进行小波多尺度分解至适当层次并进行方向对比度融合,最后作PCA逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,文中方法在保留光谱信息的同时提高了空间分辨率,其客观性能指标均优于其它方法。     

基于小波系数叠加的遥感图像融合法

在基于小波变换图像融合法的基础上提出了基于小波系数叠加的图像融合法。该方法首先将多光谱图像进行HSV（Hue,Saturation,Value）色彩空间变换,将V分量进行归一化得到V′,将V分量（取值范围为[0,255]）和归一化后的V′（取值范围为[0,1]）同全色图像一同进行小波分解,然后采用小波系数叠加策略进行融合,最后进行小波反变换和HSV反变换得到新的融合图像。实验结果证明该方法具有较好的融合效果。     

IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法*

提出了一种IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法。对多光谱(TM)图像的强度分量和全色(PAN)图像分别进行小波分解,根据小波变换高低频分量的不同特点,分别采取不同的高低频融合准则形成新的小波高低频分量,再先后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合后的TM图像。实验结果表明,提出的图像融合算法明显改善了融合图像的客观评价和主观视觉效果。     

结合小波变换的梯度场图像渐进融合算法

基于梯度场的图像融合算法只适用于尺度差异不大于1∶4的多光谱图像与全色图像。针对尺度差异为1∶8的北京一号卫星多光谱图像及高分辨率全色图像的融合问题,提出一种结合小波变换的梯度场图像尺度渐进融合算法。利用小波变换方法将多光谱图像与高分辨率全色图像尺度差异倍数缩小,得到基于小波变换的初级融合,再进行基于梯度场的Poisson图像融合。实验结果表明,渐进融合图像与多光谱图像的平均颜色差异值为23.5,与高分辨率全色图像的平均梯度差异值为2.1,多尺度纹理特征值差异值分别为3.98、10.2、18.9,渐进融合图像与高分辨率全色图像的空间细节和纹理细节吻合程度更好。     

ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合研究

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对ASTER多光谱影像光谱信息丰富、分辨率小,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以安徽省马鞍山市当涂县的ASTER多光谱影像与资源二号全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换以及主成分分析与小波变换相结合的3种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像进行对比,探讨 ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合的方法和效果。结果表明:采用主成分分析与小波变换相结合的方法对两幅影像融合的效果最好,极大地改善了两种单一方法的缺点,提高了原始影像的目视效果和光谱信息,从而为区域研究提供了更精确的数据资料。     

一种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法

提出了一种基于小波变换系数局部特征的自适应选择性遥感图像融合方法,方法的基本思想是根据多光谱和全色图像融合过程中小波分解后的低频和高频部分融合目的的不同,对分解得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用3×3的移动模板逐一计算相应区域小波系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的阈值,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在小波域内进行选择性融合,最后通过小波和IHS逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。对比实验结果表明:本文的方法在较好地保留空间细节信息的同时,图像的光谱信息也得到了最大限度地保持。     

一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行有效融合,提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对高分辨率图像进行无下采样提升小波分解,利用提升分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想实现分区融合,使得融合的图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率,其中区域的划分采用进化算法实现。该方法的融合结果与IHS法、小波变换法及其他改进方法进行比较,实验结果表明,该方法能较好地保留多光谱图像的光谱信息和提高分辨率图像的空间分辨率。