基于NSCT和PCNN的遥感图像融合算法

为能同时获得空间信息与光谱信息,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合算法。通过NSCT分解得到多光谱与高分辨率图像,并对其高低频分量采用不同的准则进行融合。实验结果表明,该算法能较好地保留图像光谱信息,提高图像的空间分辨率。     

基于非子采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

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.     

基于改进Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像。将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3%、6.9%和3.9%。实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率。     

基于2DPCA-NSCT变换的多光谱与全色图像融合

鉴于应用单一主成分分析(PCA)或非下采样Contourlet(NSCT)变换进行多光谱和全色图像融合存在的问题,提出了一种2DPCA-NSCT变换图像融合算法.首先对多光谱图像各波段进行二维PCA变换,视其主成分为信号而少量非主成分为噪声予以忽略;然后对全色图像和第一主成分做NSCT分解,在频域对近似分量和多方向高频分量按不同的融合规则融合;最后通过NSCT反变换得到融合图像.实验结果表明,所提出的融合算法在保持PCA变换良好的空间分辨率的同时改善了其光谱失真的问题.     

耦合边缘检测与优化的多尺度遥感图像融合法

为了使融合图像在显著提高空间分辨率的同时,最大限度地融入多光谱图像的光谱信息,提出了一种结合Canny算子与非下采样Contourlet变换的粒子群优化的遥感图像融合方法。首先在IHS变换的基础上,利用Canny算子对全色图像进行边缘提取,根据边缘分布特征对全色图像和多光谱图像[I]分量进行边缘特征融合得到边缘加强的全色图像,然后对新的全色图像和多光谱图像[I]分量分别进行非下采样Contourlet变换,并在低频子带采用有选择性的加权求和融合规则,对于高频方向子带先利用粒子群优化算法寻找结构相似度的最优阈值[p],再采用基于区域结构相似度的融合规则,最后经NSCT和IHS逆变换获得融合图像。仿真实验结果表明：提出的算法能很好地兼顾全色图像细节信息的保留和多光谱图像光谱信息的保持。     

基于PCA和NSCT的多光谱图像和全色图像的融合

研究了主分量分析（PCA）和非下采样Contourlet变换（NSCT）,提出一种新的多光谱图像和全色图像的融合算法。该方法对多光谱图像进行PCA变换,对所得的第一主分量（PC1）以及全色图像进行NSCT变换。对二者的低频近似系数再次进行PCA变换以寻求多光谱信息和空间信息的平衡;对于高频细节系数,通过结构相似性指标（SSIM）和局部Sobel梯度进行融合,进一步提高空间信息量;经过逆NSCT和逆PCA变换得到融合图像。实验结果表明,提出的方法在增强融合图像空间细节表现能力的同时,尽可能地保留了多光谱图像的光谱信息,优于传统的基于IHS、PCA、小波变换和Contourlet变换的融合方法,是有效可行的。     

基于Contourlet变换的遥感影像融合算法

针对目前最新发展的Contourlet变换能比小波变换更适合于进行多尺度边缘增强处理的特点，本文提出了一种新的基于Contourlet变换的用于融合遥感全色和多光谱影像的算法，分别对应于Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数，结合小波变换采用了不同的融合规则．实验结果表明本文提出的融合算法能在保留多光谱影像光谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力和信息量，该算法是有效可行的．     

基于NSCT的遥感图像模糊推理融合算法

针对遥感图像影像分辨率低的问题,提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法.该算法首先通过IHS变换对多光谱图像进行RGB-IHS颜色空间转换,然后利用非下采样Contourlet变换和模糊推理加权融合规则将强度分量与全色图像进行融合,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的强度分量,并通过IHS逆变换得到最终的融合网像.实验结果表明,该方法在抑制光谱信息扭曲和提高图像清晰度等客观评价参数上均优于其他多分辨率分析方法,且克服了传统融合方法中存在的融合图像模糊、抗噪能力差的缺点.     

基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法

为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法。首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(PAN)图像进行NSCT变换,对二者的低频系数采用小波变换的融合规则,高频系数采用基于区域标准差自适应加权的融合规则;最后,经过PCA逆变换和NSCT逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法不仅有效地融合了源图像的细节信息,而且得到了较好的视觉效果和较优的评价指标。     

非下采样Contourlet变换耦合区域信息特征的遥感图像融合算法

当前遥感图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成低频系数的融合,忽略了图像的光谱信息特征,导致融合图像中存在光谱扭曲等不足。设计基于非下采样Contourlet变换与区域信息特征的遥感图像融合算法。引入HSV(Hue,Saturation,Value)变换,从多光谱图像中提取亮度分量。采用非下采样Contourlet变换,对全色图像与多光谱图像的亮度分量进行分解,获取图像的低频系数与高频系数。联合低频系数的区域能量以及信息熵特征,构造低频系数的融合模型,完成低频信息的融合。通过高频系数的区域方差相似度,建立高频系数融合规则,对高频系数完成融合。通过非下采样Contourlet逆变换与HSV逆变换,获取融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,该算法的融合图像具有更好的光谱与空间特性。     

提升细节捕捉能力的非下采样轮廓波变换

针对传统NSCT(非下采样轮廓波变换)算法中NSP(多尺度分解方法)对细节信息捕捉能力较差及利用其进行图像融合得到的融合图像出现细节丢失问题,提出改进的NSCT算法。不同于传统NSCT算法,该算法首先采用细节捕捉能力较强的非下采样形态学小波分解替代NSP分解,实现对源图像的多尺度分解,将源图像分解成水平高频、垂直高频、对角高频和低频4部分;然后利用NDFB(非下采样的方向性滤波器)对高频部分进行多方向分解得到一系列高频信息,实现改进型NSCT分解。实验结果表明,该算法的细节捕捉能力较传统算法好,在相同融合规则下其图像融合效果更好,各项融合指标值均有所提高,其中平均梯度提高了10%,且易于实现,可广泛用于多分辨率图像融合,是一种有效的融合图像算法。     

基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法

针对基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合算法存在计算复杂度较高的问题,提出一种基于NSCT和压缩感知的图像融合方法.首先根据压缩感知理论的特点将其应用于图像融合领域,并采用Min-TV的方法重构图像;然后对NSCT进行分解,其计算量较大的带通子带系数采用基于压缩感知理论的图像融合方法;最后对低通融合图像和带通融合图像进行NSCT逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验,从主观感知和客观数据的对比分析上验证了所提出方法的有效性.     

基于NSCT 域感受野模型的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换域感受野模型的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后,对低频子图像采用改进型感受野模型进行融合,高频子图像则采用自适应Unit-Fast-Linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后,将各子图像进行非下采样轮廓波逆变换,得到最终融合图像.仿真实验表明了所提出方法的有效性.     

基于NSCT域改进型NMF的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型非负矩阵分解的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后对低频子图像采用改进型非负矩阵分解方法进行融合,该过程无需对W和H进行随机化便可快速生成低频融合图像,高频子图像则采用自适应unit-fast-linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后利用非下采样轮廓波逆变换合成各子图像即可得到最终融合图像.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于非下采样Contourlet 变换的多分辨率图像融合方法

提出了一种基于非下采样contourlet 变换(NSCT) 的多分辨率图像融合方法,通过非下采样金字 塔(NSP) 和非下采样方向滤波器组(NSDFB) 实现对图像的多尺度多方向分解．该方法既保留了contourlet 变换 方法良好的多分辨率特性,又具有平移不变性．在融合处理中,采用一种改进的一致性校验策略;在高频系 数中除了进行本层的一致性校验外,还进行多层之间的一致性校验．实验结果表明,该方法取得了良好的融 合效果,所得融合图像的多项指标都优于拉普拉斯金字塔变换、小波变换、contourlet 变换等方法．     

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法。首先,采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法。     

改进NSCT和IHS变换相结合的遥感影像融合

目的 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。     

基于非下采样Contourlets的CT／MRI图像自适应融合

结合人类视觉特性,针对CT／MRI医学图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法。先对源图像作非下采样Contourlet变换,完成图像的多尺度分析和方向分析。充分考虑各尺度分解层的系数特征,对低通子带,基于评价准则最优,采用免疫克隆选择优化策略迭代获取近似最优融合权值;对高通子带则选取绝对值最大作融合。实验结果表明：分别与基于小波、非下采样小波,以及Contourlet的融合结果相比较,文中融合算法获得的融合图像边缘的清晰度,以及整体的对比度都有所改善。     

非降采样Contourlet域内空间频率激励的PCNN图像融合算法

Nonsubsampled contourlet transform (NSCT) 能够提供灵活的多分辨率分解, 具有各向异性和图像方向性扩展特点. 与原始的Contourlet相比, 它是频移不变的, 能有效克服Contourlet变换中的伪吉布斯现象. 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks-PCNN)是一种具有视觉生理学基础的神经网络, 具有全局耦合和神经元同步脉冲发放特性, 已经被成功应用于图像处理和图像融合中. 本文将NSCT与PCNN结合起来, 充分利用二者的特性. 以NSCT变换域内系数的空间频率激励PCNN神经元, 选择点火次数大的系数作为融合图像的系数, 经NSCT反变换得到融合图像. 实验表明, 本文算法无论在视觉效果还是客观评价指标上, 都优于基于小波变换、基于Contourlet变换、基于PCNN和基于Contourlet-PCNN等融合算法.