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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

7.
一种新的基于HIS和小波变换的图像融合方法*   总被引:2,自引:1,他引:1  
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.  相似文献   

8.
以全色和多光谱遥感图像为研究对象,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应脉冲耦合神经网络(PC-NN)的遥感图像融合方法;该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;然后采用以各带通子带系数的梯度作为PCNN的链接强度β的PCNN图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换和IHS逆变换得到融合图像;实验结果表明,此方法更好地保留了原遥感图像中的有用信息,并提高了融合图像的质量。  相似文献   

9.
为解决融合图像不同程度的光谱失真问题,提出了一种结合灰色关联分析、模糊推理和IHS变换的图像融合算法。首先通过灰色关联分析和模糊推理算出全色图像的边缘点和非边缘点,得到丰富的边缘信息,然后对多光谱图像进行IHS变换,以亮度分量为依据对全色图像进行直方图匹配,再基于边缘信息对亮度分量和直方图匹配后的全色图像进行线性加权,最后通过IHS逆变换得到融合图像。为验证本文方法的有效性,与5种常用方法比较,从视觉和定量两方面进行评价,且采用降尺度评价和全分辨率评价。结果表明,该方法得到的融合图像比其他5种方法更优越。本文方法不仅提高了遥感图像的空间分辨率,也较好保留了多光谱图像的光谱信息。  相似文献   

10.
基于Curvelet多尺度几何分解的快速LHS多传感器图像融合   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了解决IHS变换在多光谱和高分辨遥感图像融合中存在的光谱失真等问题,提出一种基于Curvelet多尺度几何分解的快速LHS融合算法.该算法采用快速LHS变换以更好地保持图像的色彩,并进一步改进运行速度;引入第二代Cur-velet多尺度几何分解则更有效地捕获图像中方向性的几何结构信息,并基于非平均分布间隔快速Fourier变换加快Curvelet的实现速度.实验结果表明:本文的图像融合算法在图像质量和运行速度上都获得了改进,融合图像具有较理想的空域和光谱分辨率,优于传统IHS变换、PCA,以及相应的小波变换结合快速LHS的融合结果.  相似文献   

11.
基于非子采样Contourlet变换的遥感图像融合算法   总被引:11,自引:1,他引:10  
针对人类视觉特性, 以及全色高分辨图像和多光谱遥感自身的特点, 提出一种非下采样 Contourlet (NSCT) 域的图像融合新策略. NSCT 具有好的多分辨、移不变和多方向等特性, 能对图像中的边缘和围线信息给出渐近最优表示. 为了更好地保持空间分辨率和颜色分量, 引入基于 LHS 变换的亮度成分叠加策略. 实验结果表明: 本文提出的融合方法在提高空间分辨率的同时较好地保持了光谱信息. 与传统的 PCA 方法、基于 IHS 的融合方法、基于小波加权的融合方法, 以及同样采用本文的融合策略、分别基于小波变换和基于 Contourlet 变换的融合策略相比较, 本文方法在视觉效果和客观衡量指标两方面都有所改善.  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
针对多光谱与全色图像融合中存在的光谱扭曲问题,提出了一种利用双正交多小波进行多分辨率分析,并结合平均与选择法处理小波高频系数的融合算法。该算法首先对已配准的多光谱图像进行IHS变换,然后分别对变换得到的强度分量I与全色图像进行双正交多小波分解,为增强融合图像的空间信息,对分解得到的高频系数利用平均与选择相结合的方法来确定,低频系数则通过邻域方差准则得到。最后由新的小波低频和高频系数重构并进行IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法可以有效减少光谱扭曲,并提高图像的空间分辨率,保留图像中的边缘细节。  相似文献   

14.
基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合   总被引:8,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,它比小波变换更加适合分析2维图像中的曲线或直线状的边缘特征,同时也具有很强的方向性。为了将该变换应用于图像融合,首先对第2代Curvelet变换理论进行了综述,然后在对基于第2代Curvelet变换的遥感图像融合方法进行研究的基础上,提出了一种与IHS变换结合的融合方法。最后用高分辨率全色图像与低分辨率多谱图像进行了融合实验,实验结果表明,将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始遥感图像的特征,不仅可为融合图像提供更多的信息,而且融合图像能在较好地保留光谱信息的同时,使空间细节信息也得到增强。  相似文献   

15.
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。  相似文献   

16.

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.  相似文献   

17.
ABSTRACT

With the increasing diversity of applications based on the Gaofen-2 satellite imagery, broadly applicable methods to generate high quality fused images is a significant problem to investigate. To obtain an image with high spatial and spectral resolutions from given panchromatic (Pan) images and multispectral (MS) images, most existing fusion algorithms adopt a unified strategy for the whole image. However, regions have distinct characteristics that impact the spatial and spectral resolution processing, on account of their varying regional features. In this article, to satisfy the diverse needs of different regions, a novel fast IHS (Intensity-Hue-Saturation) transform fusion method driven by regional spectral characteristics is proposed to fuse Gaofen-2 imagery. First, by the fast IHS transform framework, the original intensity component is obtained from the upsampled MS imagery. Then, numerous independent regions of upsampled MS imagery are generated by a novel superpixel merging strategy, and the spectral characteristics of these regions are utilized for generating a fusion factor. Next, to acquire a new fused intensity component, the fusion factor is applied to guide the injection of details in the fusion procedure. This fusion factor adapts the method to meet the spatial and spectral resolution needs for each region. Finally, the difference between the new fused intensity component and the original one is regarded as the detail that needs to be injected; these are added equally to the different bands of the upsampled MS imagery to yield the final fused multispectral image. In comparison with other classical algorithms, the visual and statistical analysis reveal that our proposed method can provide better results in improving spatial detail and preserving spectral information.  相似文献   

18.
基于l αβ空间的多光谱和全色图像融合   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种新的基于lαβ空间的图像融合方法,该方法可以用来对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像进行融合。该方法通过对多光谱图像和全色图像的融合,得到一幅融合后的图像,该融合后的图像集合了多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息。实验结果表明该方法效果良好,优于传统的以及改进的IHS方法和PCA方法。  相似文献   

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