基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

提出的图像信息融合方法用于解决传统方法在空间分辨率等方面的不足。原始图像经过小波变换，分解成子图像，再进行分块处理，高、低分辨率图像根据全局方差准则分别计算融合的权值系数，进行图像融合重建，然后，对图像采用全局法进行信息融合，实验表明，方法切实可行，能使低分辨率图像接近于高分辨率图像。     

高空间分辨率和高光谱分辨率遥感图像的融合

1 引言 在遥感成像系统的设计中,空间分辨率和光谱分辨率常常不可兼得,因为高光谱成像系统的光谱带宽很窄,必须用较大的瞬时视场(IFOR)才能收集足够多的光量子以维持可接受的信噪     

基于多小波分析的图像融合算法

从电磁波频谱带宽的角度,提出了图像融合的一种物理解释。介绍了多小波变换的一般理论,描述了多小波图像融合的方法。用GHM多小波、CL多小波及Db4单小波对可见光与红外图像进行了融合。利用平均熵作为判定准则,比较了GHM多小波、CL多小波及Db4单小波的融合效果,实验结果表明CL多小波算法效果最好。     

基于多分辨率频带方向的图像融合

介绍了一种基于频带方向的多分辨率图像融合方法。该方法利用人眼对方向敏感的特点,直接对图像的象素进行运算,并在象素的基础上完成一致性检测。通过不同的融合方法对两组实验图像进行融合以及融合图像性能参数的比较,表明频带方向融合法在综合性能上优于基于区域的多分辨率图像融合方法,且在实时性方面具有明显的优越性。     

基于多小波变换的区域方差图像融合方法

提出了一种基于多小波变换的区域方差融合方法。首先对参与融合的两幅图像进行多小波多尺度分解,得到两个金字塔结构的分层信息。然后分别在变换域的各层对小波系数进行融合:低频信息采用加权平均算子进行融合;高频信息采用一种基于区域方差的多子带联合判决的融合规则进行融合,最后重构得到融合图像。实验结果的主客观评价分析表明,该方法的融合性能比基于单小波的融合方法的融合性能好。     

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对比

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值。本文对目前常用的三种时空融合方法进行对比分析,即基于时序数据(STIFM)、基于混合像元分解(STDFM)和增强型自适应遥感图像(ESTATFM)的时空融合方法,以甘肃省张掖市盈科灌区为研究区,使用多时相的MODIS数据提取地物的时间变化信息,结合初期的ASTER/TM影像的空间信息,融合生成具有MODIS时间分辨率30m的红、近红外波段与NDVI数据。以真实的ASTER数据为基准,从光谱特征和地物类别空间信息的角度定量评价融合影像。结果表明STDFM和ESTATFM分别在红波段和近红外波段取得效果最优,相关系数分别为0.91和0.71,三种方法融合的NDVI效果基本相当,相关系数均高于0.84。在地物类别空间信息的表达方面,ESTATFM方法在异质性较强的玉米和小麦区域具有较好的适用性。     

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对比

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值.对目前常用的3种时空融合方法进行对比分析,即基于时序数据(STIFM)、基于混合像元分解(STDFM)和增强型自适应遥感图像(ESTATFM)的时空融合方法.以盈科灌区为例,由多时相的MODIS数据提取地物的时间变化信息,结合初期的ASTER/TM影像的空间信息,融合生成30 m具有MODIS时间分辨率的数据.以真实的ASTER数据为基准,从光谱特征和地物类别的角度定量评价结果,表明STDFM和ESTATFM分别在红波段和近红外波段取得效果最优,相关系数分别为0.91和0.71,3种方法融合的NDVI效果基本相当,相关系数均高于0.84.在地物类别空间信息的表达方面,ESTATFM方法在异质性较强的玉米和小麦区域具有较好的适用性.     

基于多小波的高分辨率与多光谱图像融合

为了将高分辨率与多光谱图像进行有效地融合,本文提出了一种将 HIS 变换,多小波变换及 PCNN神经网络相结合的图像融合算法。该算法首先采用HIS变换将多光谱图像分为 H、I、S 3个分量,然后使用多小波分别分解I分量和高分辨率图像得到各自的高频和低频分量,接着低频采用矢量融合,高频采用PCNN融合,最后采用多小波逆变换以及HIS逆变换得到融合图像。实验结果显示本文方法在融合时间、视觉效果及客观评价指标上综合效果比较好。     

基于多小波分解的多光谱图像矢量融合

在实数域中,对称、正交的紧支集非平凡单小波基不存在,而多小波把紧支性、对称性、正交性完美地结合在一起,使小波理论从标量扩展到矢量范畴。考虑到图像多小波变换系数具有矢量特性,该文将基于像素点和基于区域的标量融合策略推广到矢量情形,提出一种新的、在多小波域中基于矢量融合的图像融合算法,充分利用多小波变换域系数矢量内部各个分量的相关性来提高融合质量。两波段真实多光谱图像融合实验结果表明,与单小波标量融合方法相比,多小波矢量融合算法获得的图像具有较优的视觉效果和客观评价指标,从而证明了用于图像融合时,多小波较之单小波更适合于人类视觉系统,具有广泛的应用前景。     

基于小波融合的图像残差金字塔超分辨率研究

提出了基于小波融合的残差金字塔超分辨率方法.算法包括2部分:1) 通过残差金字塔分别估计多幅低分辨率图像的高频信息;2) 对获得的多幅高分辨率图像进行小波融合.图像的低频部分采用能量加权法融合,高频部分采用最大值规则融合,融合后经过小波反变换得到最终的高分辨率图像.研究结果表明,该算法避免了大量的迭代运算,降低了计算复杂度,使大尺寸图像的超分辨率成为可能.     

基于双正交小波域的SAR图像滤波方法

将E-lee、E-Kuan、GammaMap、wiener等经典滤波算法和双正交小波变换相结合,提出了基于双正交小波变换域的局部统计特性SAR图像滤波方法,同时提出了一个运算量少,且是归一化的对数变换,它将乘性的Speckle噪声转为加性噪声。在小波域内建立了局部统计特性SAR图像滤波算法,使用多分辨率的手段,因为在每个方向上的小波系数都具有相同的特征,可以很好地处理图像的一些特性,使得图像边缘被模糊的相对少些。实验结果表明,此方法比经典算法的效果要好。     

一种基于小波多分辨率分解的图像融合新算法

提出了一种新的基于小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量,然后利用方向对比度和基于区域标准差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明,本方法是十分有效的。     

基于PCA的小波多分辨图像融合方法

提出小渡多分辨率下主成份分析（PCA）的图像融合方法。首先利用小波变换对融合图像进行多分辨率分解,然后利用主成份分析方法确定图像小波低频近似系数的洎适应融合权重,采用局部区域“能量”法进行小渡高频细节系数的融合,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理。实验结果证实融合图像的目标特征突出,易于目视解译。     

基于对比度的多分辨图像融合

本文给出一种基于对比度的多分辨图像融合算法.首先,利用小波变换得到待融合图像的多分辨分析,同时得到图像的多分辨对比度序列;然后以对比度为判据,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,利用小波逆变换重构融合图像.算法使用同一场景可见光图像和红外图像进行了验证,结果表明,融合图像完好地显示了源图像各自的信息.     

基于双正交小波和边缘加权的图像去噪算法

文中针对现有去噪算法存在的问题,提出了一种基于双正交小波和边缘加权的新的图像去噪算法.该算法对图像进行基于图像移位相关性的自适应二叉分解,研究了白高斯噪声在双正交小波分解下的功率谱,并结合图像的边缘信息,对不同区域的去噪阈值以不同权重加权.实验结果表明,文中算法去噪所得图像的MSE优于小波变换全局阈值去噪,视觉效果明显优于维纳滤波去噪.     

像素级多分辨图像融合若干问题分析及实验

针对前人的工作和我们的实验进行了理论分析,讨论了像素级多分辨图像融合的三个基本问题:①为什么基于多分辨数据结构的融合能消除来自不同图像的特征之间拼接的板块效应而过渡自然?②如何构造新的融合图像的多分辩数据结构,从而能稳定地重构融合图像?③所选择的系数是否携带着原始图像的显著特征(边缘和纹理)?给出了像素级多分辨图像融合的三个基本规律:多分辨数据融合的内在机理,融合算法的稳定性条件以及基于能量准则的数据融合原理.并以此规律为引导,开发了一种新的基于小波变换域的图像融合算法,进行了实验验证.     

基于双正交小波变换的航空图像压缩研究

提出一种基于提升方案的双正交小波变换结合SPIHT编码的图像压缩方法.小波提升方案是继多分辨分析之后,另一种非常有效的构造小波滤波器的方法,在双正交条件下按所需的小波性能自由构造双正交小波基,并能加快小波变换的执行速度.分析了应用提升方案构造双正交小波的算法,选用性能优良的双正交小波,结合SPIHT编码,进行图像压缩.实验表明,通过该方法进行图像压缩,图像重建质量较高.     

一种基于小波变换的图像融合算法

本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对小波分解的不同频率域,分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行了一致性验证.文章设计了三种选择低频系数的方案,即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法.平均法在一定程度上降低了图像的对比度;平均与选择相结合的方法根据两幅图像的相关性采用平均法或选择法;第三种方法是一种基于边缘的方法,在多幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留,得到的合成图像最清晰.文章最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合.从仿真结果可以看出,文中给出的方法可以很好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像.通过比较可知,如果尺度系数的选择采用第三种方案,融合图像的视觉效果最好.     

基于双正交小波变换在灰度图像压缩中的应用

小波变换是数学领域的一个新数学的分支，他在图像领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了小波变换的基本原理，然后采用双正交小波对图像进行压缩，并对结果进行分析。     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。