基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

基于小波包变换的多光谱图像融合方法研究

小波包分析将频带进行多层次划分，对小波多分辨分析没有细分的高频部分也进行了进一步的分解。本文在研究了小波包图像分析法后，提出了基于小波包变换的象素级图像融合算法。通过把同一目标的多传感器获得的不同波段的图像数据利用小波包变换进行融合，得到融合图像。这种方法能够很好地将源图像的细节融合在一起，完好地显示了源图像各自的信息。     

基于多小波变换的图像融合研究

多小波是小波理论的扩展，在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。在研究了多小波变换的特性后，提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法，并将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像数据利用此方法进行了融合。这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息，而且能很好地将源图像的细节融合在一起。通过实验结果证明，采用这种方法可以得到更好的融合效果。     

基于IHS变换和亮度调节的遥感图像融合方法*

为了能更好地将来自多传感器的遥感图像信息综合起来,在分析了几种典型的遥感图像融合方法后,基于IHS变换和亮度调节的思想探讨了一种新的遥感图像融合方法.通过两组仿真试验将该算法与IHS融合法、基于IHS变换和小波变换相结合的融合方法进行了比较,定性和定量的评价分析表明,提出的融合方法获得了基于IHS变换与小波变换相结合的融合方法相同甚至更好的融合效果,但算法更加简化.     

一种基于小波变换的图象融合算法

基于多分辨率小波变换的融合算法近年来得到了广泛的应用。为了充分利用各种遥感图象的信息中,针对“资源一号”卫星图象和SPOT全色波图象,提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换复原-增强融合算法。通过同IHS、PCA和HPF几种传统融合方法的比较和结果评价,证明该方法在提高“资源一号”卫星图象空间分辨率的同时,还较好地保留了多光谱图象的光谱信息,并且有效地克服了“资源一号”卫星图象模糊的特点。     

基于多尺度边缘增强的遥感图象融合

边缘是图象(尤其是遥感图象)的一种重要特征.如果能够在将遥感图象进行融合的同时,增强融合图象的主体边缘特征,这显然对融合图象的进一步分析和应用具有重要的意义.因此,本文根据小波多尺度边缘检测的特性,结合小波变换融合的原理,提出了一种基于多尺度边缘增强的遥感图象融合.实验结果表明,该方法确实能够显著增强主要地物的边缘特征,为图象分割、特征提取和地物识别等应用奠定了基础.     

基于PCA变换与小波变换的遥感图象融合

针对多光谱图象与全色图象的融合问题,提出了一种基于PCA变换和小波变换的遥感图象融合方法.新方法通过对多光谱图象作PCA变换,首先得到3个主分量;然后,利用小波变换融合方法融合多光谱图象的第1主分量与全色图象,并用融合后的图象替代多光谱图象的第1主分量;最后,作PCA反变换来得到新的多光谱图象.主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,新方法的性能优于PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法,该方法不仅较大地增强了结果图象空间细节的表现能力,而且很好地保留了多光谱图象的光谱信息.     

多光谱图象的真实感融合

多光谱信息融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱信息特征组合到一起，并利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性，以利到对景物更全面，清晰的描述，其真实感成像是指融合后的图像能保留原多光谱图像目标在特定条件下的光谱特征，针对用同一种方法来融合不同场景图象存在的问题，通过分析现有融合方法的优缺点和它们适用的场合，提出了一种综合的图象融合方法，该方法对相关性较弱，且互补性明显的图象对，采用一种新的基于人类视觉系统HVS的自适应加权平衡的融合方法来进行融合，这样能突出目标的光谱特性，而对于相关性较强的图象对，则根据场景目标距离的远近，分别采用小波变换和主成份分析来进行融合，实验表明，该方面能适合于不同类型的场景，其得到的融合结果优于用单种方法进行融合的结果，也有利于对目标的探测和识别。     

基于遥感图像融合的目标检测算法

在一些遥感图像中由于目标不清晰或背景复杂,使得目标的检测变得困难.图像融合可以把来自多传感器的图像信息综合起来,提高对图像信息分析和提取的能力.通过把同一目标的不同传感器获得的图像数据利用小波包变换进行融合,这种方法能够很好地将多源图像的细节融合在一起,得到目标较为清晰的融合图像.在此基础上利用数学形态学的方法进行目标检测,得到了满意的效果,证明了这种方法的有效性.     

平衡多小波在图象融合增强中的应用

平衡的多小波变换无需预滤波，保持了多小波的特性。据此，本文提出了一种基于平衡多小波变换的图象融合方法。多光谱图象融合增强实验表明，该方法在提高多光谱图象的空间细节表现能力和保持地物光谱信息上都具有很好的效果，优于基于非平衡多小波变换的融合方法。     

基于多小波变换域特征的多模态医学图像融合

多小波是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点.它能够为图像提供一种比小波多分辨率分析更加精确的分析方法.在研究了多小波变换域上同一尺度多个子带间相关性、子带内相邻系数的相关性以及能量的低聚性的特性后,提出了一种基于离散多小波变换域特征的融合方法,并将不同模态的医学脑部CT图像和MR图像利用此方法进行融合,相比于传统小波域内的图像融合方法.该方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息,很好地将源图像的细节融合在一起,而且得到的融合图像具有更良好的视觉效果和更优的量化指标,体现出更好的融合效果.     

基于IHS和小波变换的可见光与红外图像融合

针对红外与可见光图像所表现的目标特征不同,提出了一种基于IHS和小波变换的图像融合方法.首先对可见光图像进行IHS 变换得到亮度I、色度H、饱和度S 3个分量,再对红外图像进行灰度变换;然后对亮度分量和已变换红外图像进行小波分解,对低频分量和高频分量分别采用不同的融合规则;最后进行IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,优于传统的 IHS变换法和小波变换方法.该方法保留了可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息,同时融合了在可见光图像中看不到而在红外图像里可以观察到的热目标.     

基于小波包变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像。多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。在分析了小波包变换的概念和原理后,提出了一种基于区域统计融合规则的小波包变换多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行小波包变换,采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则,再进行小波包反变换得到融合结果。仿真试验表明,相比小波变换法,本文方法可有效综合多聚焦图像,获得了更好的融合效果。     

基于小波变换区域方差的遥感图像融合新算法

提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中,低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种改进的基于小波变换的多聚焦图像融合方法。该方法采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;对高频分量采用基于邻域方差加权平均的方法得到高频融合系数,对低频分量采用基于局部区域梯度信息的方法得到低频融合系数;进行小波反变换得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该方法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该方法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

一种新型全息图的编码方法

为了提高计算全息图的衍射效率,以目前计算全息领域中显示纹理较为清晰的傅里叶全息图为基础,提出了一种新的全息图制作与显示方法。采用离散余弦变换生成相应的全息图,采用逆离散余弦变换对其进行重构。通过该方法所得的全息图的衍射效率比采用傅里叶算法的全息图的衍射效率提高了13.65%,有效衍射效率提高了56.82%,从计算机模拟再现的结果可以看出,得到了一种显示效果清晰的、衍射效率更高的新型全息图。