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。     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

基于 Sobel 算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量.首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合.文中对低频系数采用基于 Sobel 算子的方法,有效保留边缘特征.对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征.为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整.与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好     

基于形态学和小波的遥感图像边缘检测

针对遥感图像噪声含量大、边缘细节丰富等特点,提出了一种基于形态学和小波分析相结合的遥感图像边缘检测方法,即利用小波变换将遥感图像分解为低频和高频两部分分别进行处理,低频采用形态学锐化算法改善低频边缘清晰度后构造全方位多结构元素进行形态学边缘检测,高频引入小波阈值去噪算法进行预处理后利用小波模极大值进行边缘检测,最后进行边缘图像融合.实验结果表明:该方法在有效抑制噪声的同时,实现了边缘的精确定位,细节提取效果好.     

基于Sobel算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量。首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合。文中对低频系数采用基于Sobel算子的方法,有效保留边缘特征。对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征。为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整。与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好。     

基于小波包变换的遥感图像融合

提出一种基于小波包变换的遥感图像融合方法,融合时变换域内低频部分采用基于局部窗口能量方式,高频部分则采用基于极大值选择规则来计算融合系数.以同一目标的TM多光谱和SPOT全色遥感图像进行融合实验,实验结果表明,本文提出的方法使融合图像在提高空间分辨率的同时能较好地保留原始图像的光谱信息,有较好的融合效果.     

基于小波-Contourlet变换的遥感图像融合

给出了一种新的基于小渡-Contourlct变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法.由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其它方法更适应于进行遥感图像融合.对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数.实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlct变换的融合结果优于其它常用的融合方法.     

基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合

本文提出了一种基于区域局部能量的不同聚焦点图像融合方法。本文利用小波分解,将图像分解为低频部分和高频部分,然后选择合适的比例,削弱低频部分,减小低频部分在整个图像能量中所占的比例,相对增大高频部分的比例,再重构图像。对于重构的图像,在空域中使用区域局部能量大小判定的方法,对各幅图像中的目标进行判断,并选择其中的清晰部分生成融合图像。该方法不但适用于多聚焦图像融合,而且还可以应用于特性类似的医学图像的融合。实验结果表明,该方法可以提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于Laplacian塔型方法和小波变换方法。     

基于离散小波变换的图像修补方法*

根据多尺度分析原理,提出了基于离散小波变换的图像修复方法.首先用离散小波变换把图像分解为高频成分与低频成分,对图像不同频率的成分分别进行修补.图像的低频部分采用笔者以前所提出的结合中值滤波和基于曲率扩散方法[1]进行修复.由于高频部分地表示图像的边缘轮廓信息,并且有很强的方向性,对高频图像数据先进行分块,用线性拟合求出每一块的方向,再根据方向信息进行修复.实验表明,该算法能较好地修补破损区域.