基于局部信息熵及其分布特性的图像融合算法

提出了一种新的基于HIS模型的图像融合算法，根据源图像在有向梯度域中的局部信息熵及其分布情况确定融合准则。对实验结果的主观定性评价和客观定量分析说明，新算法在有效保持空间信息的同时，产生的光谱畸变较小，对全色图像中的噪声有一定的免疫力，从而克服了现有同类算法光谱失真严重和对源图像中噪声敏感的缺点。     

绝对值活跃度和区域相似度图像融合

论文提出了图像绝对值活跃度和区域相似度的新测度准则,分析了其性质,并在此基础之上建立了基于源图像绝对值活跃度和区域相似度的新的多光谱图像融合算法。对真实多光谱图像融合实验结果的主观定性评价和客观定量分析说明,与目前融合领域中的几种同类经典算法相比,该算法能够更有效地融合源图像信息并更好地保持源图像特征。     

基于Contourlet变换的遥感图像融合

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,提出了一种基于Contourlet变换的遥感多光谱与全色波段图像融合新算法。算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后将多光谱的I分量和全色图像进行Contourlet分解,进而在不同子带中进行图像融合,低频采用一种新的基于形态学梯度算子的边缘信息融合算法,高频采用区域标准方差融合并使用形态学进行一致性检测,最后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸并替代原来的I分量,进行IHS反变换后得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能够更有效地融合源图像信息,保持源图像特征。     

基于方向导数的多光谱图像快速融合新算法

针对提升小波变换的特点,研究图像融合规则,提出了一种新的基于方向导数的多分辨多光谱图像快速融合算法。首先,利用提升小波变换得到待融合源图像的多分辨分析;然后以小波域方向导数为判据,在图像的多分辨分析的相应各级上进行融合,得到融合图像的多分辨分析;最后,利用提升小波反变换重构融合图像。使用多光谱图像对算法进行验证并与方向对比度算法进行对比,结果表明,融合图像完好的融合了源图像的信息,且算法运算时间短。     

应用邻域方差加权平均的curvelet变换融合

提出一种基于邻域方差加权平均的多源遥感图像曲波变换融合方法。将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作曲波变换,融合图像的曲波系数中的低频分量取多光谱图像的低频分量,中高频系数与高频系数采用邻域方差加权平均的方法由两幅图像曲波变换系数共同决定。逆曲波变换得到融合图像。实验表明算法有效提高了图像的清晰度和保持了光谱特性。     

基于聚类和NSCT的遥感图像融合算法

研究遥感图像融合问题。针对遥感图像数据在时间、空间和光谱方面差异大,图像分辨率低等问题,为有效提高遥感图像的分辨率,提出了一种基于聚类和NSCT的遥感图像融合算法。首先对源图像进行小波变换提取源图像特征;然后利用改进的模糊C均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行NSCT分解,通过设计的区域相似度度量方法,以信息度大的区域作为融合区域,对不同的区域采用不同的融合规则进行融合,最后进行重构得到融合图像。仿真结果表明,对比其它图像融合算法,改进的遥感图像融合算法可获得较理想的融合图像,具有一定的实用性。     

一种基于ICA的多源图像融合算法

图像融合的要求是尽可能多地融合源图像中的有用信息,并尽量不要把无用信息融合进来。为了尽可能达到这一要求,在分析盲源分离理论的基础上,提出了一种基于独立分量分析(ICA)的图像融合算法。该算法首先对源图像进行预处理;然后对源图像进行ICA分解,并在ICA域对独立分量系数进行融合;最后根据融合系数重建融合图像。实验结果表明,该新提出的算法降低了产生冗余信息的可能性,对多源图像融合是可行有效的。     

应用引导滤波器和成像系统特性的多光谱与全色图像融合算法

为了提高多光谱与全色图像融合的质量,提出一种应用引导滤波器和成像系统特性的多光谱与全色图像融合算法。该算法采用引导滤波器建立降质全色图像与多光谱图像的关系,进而利用这种关系对多光谱图像进行插值;再对待融合的多光谱和全色图像进行区域划分和NSCT变换,然后结合LCCS、FOCC和图像成像系统特征对图像高频系数进行区域融合,最后进行逆NSCT变换得到融合图像。实验数值表明,该算法在充分保留了多光谱图像光谱信息的同时,尽可能多地注入了全色图像的细节信息,提高了多光谱图像的融合效果。     

多聚焦图像焦深扩展分解融合算法仿真

多聚焦图像在融合过程中，若源图像分辨率过低会直接影响图像的融合效果。为提升图像融合效果，提出基于焦深扩展的多聚焦图像融合算法。采用焦深扩展方法对光学系统实施优化，通过优化后的光学系统生成聚焦图像，并对获取的聚焦图像中的退化图像实施修复处理，提升源聚焦图像质量；使用双三次插值的单帧超分辨率法对图像实施分解处理，获取源聚焦图像的高分辨率图像，结合滤波处理算法，获取聚焦图像的细节系数；利用逆小波变换方法对图像细节系数，依据计算结果实现多聚焦图像融合。实验结果表明，使用上述方法开展图像融合时，融合效果较好，图像融合质量较高。     

一种基于小波变换的多传感器图像融合优化方法

文中针对小波变换在进行高分辨率图像和多光谱图像融合时，不能同时保持空间信息及光谱信息的问题，提出了一种优化的小波变换图像融合算法。它将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波变换后的低频、高频分量先分别进行增强，然后再进行融合，优化了传统的基于小波变换融合方法。并且通过对同一场景的SAR图像和TM图像的融合实验，证明了该算法在有效地保留原图像光谱信息的同时，也很好地保持了空间细节。     

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。     

用低通滤波器改进Brovey融合法*

针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法。该融合法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像。从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法。该低通比值融合法能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法。     

基于训练字典的遥感图像融合

为了提高多光谱图像与全色图像的融合质量,利用稀疏表示理论,提出了一种基于训练字典的融合算法。该算法对多光谱图像的亮度分量进行亮度平滑滤波（SFIM）得到新的亮度分量,利用图像块随机采样学习得到的训练字典对全色图像和新的亮度分量进行稀疏表示,采用空间频率取大的融合规则对稀疏系数进行融合,通过重构和IHS逆变换得到融合结果。对不同场景、不同卫星的多光谱图像和全色图像进行实验,结果表明,该方法能在提高空间分辨率的同时更好地保持光谱特性。     

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。     

Covariance intersection based image fusion technique with application to pansharpening in remote sensing

Image fusion of multi-spectral images and panchromatic images has been widely applied to imaging sensors. Multi-spectral images are rich in spectral information whereas panchromatic images have relatively higher spatial resolution. In this paper, we consider the image fusion as an estimation problem, that is to estimate the ideal scene of multi-spectral images at the resolution of panchromatic images. We propose a method of combining the covariance intersection (CI) principle with the expectation maximization (EM) algorithm to develop a novel image fusion approach. In contrast to other fusion methods, the proposed scheme takes cross-correlation among data sources into account, and thus provides consistent and accurate estimates through convex combinations. Since the covariance information is usually unknown in practice, the EM method is employed to provide a maximum likelihood estimate (MLE) of the covariance matrix. Real multi-spectral and panchromatic images are used to evaluate the effectiveness of the proposed EM-CI method. The proposed algorithm is found to preserve both the spectral information of the multi-spectral image and the high spatial resolution information of the panchromatic image more effectively than the conventional image fusion techniques.     

Fusion and registration of THEOS multispectral and panchromatic images

This article presents a new method for the fusion and registration of THEOS (Thailand Earth Observation Satellite) multispectral and panchromatic images in a single step. In the usual procedure, fusion is an independent process separated from the registration process. However, both image registration and fusion can be formulated as estimation problems. Hence, the registration parameters can be automatically tuned so that both fusion and registration can be optimized simultaneously. Here, we concentrate on the relationship between low-resolution multispectral and high-resolution panchromatic imagery. The proposed technique is based on a statistical framework. It employs the maximum a posteriori (MAP) criterion to jointly solve the fusion and registration problem. Here, the MAP criterion selects the most likely fine resolution multispectral and mapping parameter based on observed coarse resolution multispectral and fine resolution panchromatic images. The Metropolis algorithm was employed as the optimization algorithm to jointly determine the optimum fine resolution multispectral image and mapping parameters. In this work, a closed-form solution that can find the fused multispectral image with correcting registration is also derived. In our experiment, a THEOS multispectral image with high spectral resolution and a THEOS panchromatic image with high spatial resolution are combined to produce a multispectral image with high spectral and spatial resolution. The results of our experiment show that the quality of fused images derived directly from misaligned image pairs without registration error correction can be very poor (blurred and containing few sharp edges). However, with the ability to jointly fuse and register an image pair, the quality of the resulting fused images derived from our proposed algorithm is significantly improved, and, in the simulated cases, the fused images are very similar to the original high resolution multispectral images, regardless of the initial registration errors.     

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。     

多光谱遥感图像与高分辨率全色图像融合研究

介绍了遥感图像融合的一般过程和特点,研究了像素级融合的常用算法,归纳了融合图像的基本步骤,采用四种融合方法对高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级融合实验,发现基于小波变换的图像融合提供更多细节信息,Brovey变换法融合全色图像与多光谱图像目视效果最好,速度最快。