基于改进NSCT和IHS变换的遥感影像融合方法

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。     

一种基于特征量积的遥感图像融合方法

提出了一种基于特征量积的遥感图像融合方法。以目前卫星遥感领域最常见的传感器图像、多光谱图像和全色图像为例,首先对多光谱图像作IHS变换,并对全色图像和多光谱图像的亮度分量I进行小波分解,得到不同分辨率下的小波系数特征,然后根据特征量积判决准则对多光谱图像的I分量与全色图像进行特征融合,并对高频域融合规则进行一致性检测,进而用融合结果替代多光谱图像的亮度分量I,最后,作IHS反变换得到融合图像。实验结果表明,融合图像既显著地融入了高空间分辨率图像的细节信息,又有效地保留了多光谱图像的光谱信息,同时信息丰富程度增加,从而使融合图像在保持光谱信息和提高空间分辨率两个方面的综合性能达到很好的平衡。     

基于IHS变换与小波变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合，本文提出了一种基于IHS变换和小波变换的遥感图像融合方法。新方法首先对多光谱图像作IHS变换，得到亮度I，色度H，饱和度S三个分量；其次，利用小波变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像，并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量；最后，作IHS反变换得到新的多光谱图像。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IHS变换融合方法、小波变换融合方法和PCA变换融合方法，不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力，而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息。     

基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法*

针对IHS融合算法的光谱畸变问题,提出一种基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法.该算法利用灰色关联分析法检测出SAR图像像素中的边缘点和非边缘点;通过IHS变换,在线性加权融合时赋予边缘点较大的权值.实验表明,该算法在保持光谱信息方面具有显著的优越性,并且能够有效提高融合图像的空间分辨能力,具有简洁性和抗噪性,明显优于传统的IHS融合算法和改进的基于直方图匹配的IHS融合算法.     

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。     

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。     

非下采样方向滤波器组在遥感图像融合中的应用

利用具有平移不变性的非下采样方向滤波器组(NSDFB),结合具有平移不变性的àtrous小波变换,提出了一种基于NSDFB的低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像的融合方法.将多光谱图像亮度、色度、饱和度(IHS)色彩空间的I分量和全色图像(PAN)分别进行àttrous小波变换,并对得到的高频系数分别进行NSDFB分解,从而得到多方向的高频信息,然后将高低频系数分别通过一定的融合算子进行融合、重构,得到I'分量,最后通过IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的IHS、主成分分析法(PCA)和小波变换方法的融合效果,能有效地改善主成分分析法(PCA)和小波变换所带来的虚假边缘和光谱扭曲现象.     

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。     

基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法

文章提出了基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法,提高融合图像的空间分辨率和光谱分辨率,首先对多光谱图像进行PCA变换,使其维度降低,减少信息损失,将原始图像数据中有效的主要信息用主成分PC1、PC2、PC3表示.接着对主成分进行IHS变换得到I、H、S分量,之后将强度分量I与全色图像进行直方图优化求解得到newPAN,最后对newPAN和强度分量I进行小波分解.利用PCA对多光谱图像操作后再进行IHS变换,弥补了传统IHS算法只能处理三个波段多光谱图像的缺陷,增加了处理的波段数,而且PCA融合算法的光谱保持度较高,该算法将IHS、PCA、小波变换三种融合算法相结合,利用各个算法的优势,最大程度地减少替换成分相关性不高造成的光谱扭曲,克服小波变换融合过程中产生的细节信息畸变问题.     

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.     

基于平稳小波变换的图像融合算法

针对IHS（intensity，hue．saturation）融合算法的光谱畸变和正交小波变换融合算法的方块效应问题，提出了一种基于平稳小波变换的图像融合算法，并且探讨了在图像处理中应用灰色系统理论的可行性和有效性。该算法结合IHS变换，对于图像平稳小波分解的高频分量利用灰色关联分析准确、有效地检测出有用的边缘信息，并在确定融合权值时，给予不同的重视程度。实验表明，本文算法能够克服正交小波变换在图像融合中出现的方块效应问题，在保持光谱信息方面具有显著的优越性，并且能够有效提高融合图像的空间分辨能力，又由于新算法引入灰色关联分析进行像素分类，具有良好的抗噪性和可控边缘信息量等优点，使算法灵活、有效，进一步改善了融合图像的质量。     

基于双正交多小波变换的多光谱与全色图像融合研究

针对多光谱与全色图像融合中存在的光谱扭曲问题,提出了一种利用双正交多小波进行多分辨率分析,并结合平均与选择法处理小波高频系数的融合算法。该算法首先对已配准的多光谱图像进行IHS变换,然后分别对变换得到的强度分量I与全色图像进行双正交多小波分解,为增强融合图像的空间信息,对分解得到的高频系数利用平均与选择相结合的方法来确定,低频系数则通过邻域方差准则得到。最后由新的小波低频和高频系数重构并进行IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法可以有效减少光谱扭曲,并提高图像的空间分辨率,保留图像中的边缘细节。     

IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法*

提出了一种IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法。对多光谱(TM)图像的强度分量和全色(PAN)图像分别进行小波分解,根据小波变换高低频分量的不同特点,分别采取不同的高低频融合准则形成新的小波高低频分量,再先后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合后的TM图像。实验结果表明,提出的图像融合算法明显改善了融合图像的客观评价和主观视觉效果。     

An image fusion method based on object-oriented classification

In image fusion of different spatial resolution multispectral (MS) and panchromatic (PAN) images, a spectrally mixed MS pixel superimposes multiple mixed PAN pixels and multiple pure PAN pixels. This verifies that with increased spatial resolution in imaging, a low spatial resolution spectrally mixed subpixel may be unmixed to be a pure pixel. However, spectral unmixing of mixed MS subpixels is rarely considered in current remote-sensing image fusion methods, resulting in blurred fused images. In the image fusion method proposed in this article, such spectral unmixing is realized. In this method, the MS and PAN images are jointly segmented into image objects, image objects are classified to obtain a classification map of the PAN image and each MS subpixel is fused to be a pixel matching the class of the corresponding PAN pixel. Tested on spatially degraded IKONOS MS and PAN images with a significant spatial resolution ratio of 8:1, the fusion method offered fused images with high spectral quality and deblurred visualization.     

通过直方图中轴化提高融合图像光谱保真度

针对遥感图像融合过程中光谱失真问题,提出一种基于直方图中轴化策略的图像融合算法。首先,将多光谱图像进行IHS变换;然后,采用直方图中轴化策略调整多光谱图像强度分量图像和全色图像的像素直方图,使之趋于一致;最后,进行IHS反变换获得高质量的彩色图像。理论分析和实验结果表明,该算法不仅可以较好地抑制融合图像光谱失真,同时也能有效保留融合图像的空间分辨率,算法步骤简单、容易实现;与四种传统融合算法（IHS变换、主成分分析（PCA）法、小波变换（WT）法、Brovey）相比,该算法生成的融合图像具有良好的视觉效果,特别是在峰值信噪比（PSNR）、光谱扭曲度和信息熵等客观评价指标中明显优于对比算法。基于直方图中轴化策略融合的遥感图像光谱失真度小、空间信息保持度高。     

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.     

基于小波低频分量微调的IHS变换融合法及其应用

针对IHS变换融合法和小波变换融合法存在的弊端,结合这两种方法,提出了一种基于小波低频分量微调的IHS变换融合法,并通过IKONOS和QuickBird影像数据,验证了新方法的可行性和优越性。新融合法首先利用IHS变换技术提取真彩色影像的亮度分量;接着,为了提高融合影像的光谱保真度,采用小波变换技术,联合亮度分量和全色影像数据,生成更为合理的新亮度分量;同时提出了小波低频分量微调环节,并利用该环节进一步改善了融合影像的高频信息融入效果;最后,执行IHS逆变换,获得真彩色融合影像。研究表明：新融合法兼具IHS变换融合法和小波变换融合法的优势,融合结果的质量得到较大程度提高。     

A novel adaptive fast IHS transform fusion method driven by regional spectral characteristics for Gaofen-2 imagery

ABSTRACT

With the increasing diversity of applications based on the Gaofen-2 satellite imagery, broadly applicable methods to generate high quality fused images is a significant problem to investigate. To obtain an image with high spatial and spectral resolutions from given panchromatic (Pan) images and multispectral (MS) images, most existing fusion algorithms adopt a unified strategy for the whole image. However, regions have distinct characteristics that impact the spatial and spectral resolution processing, on account of their varying regional features. In this article, to satisfy the diverse needs of different regions, a novel fast IHS (Intensity-Hue-Saturation) transform fusion method driven by regional spectral characteristics is proposed to fuse Gaofen-2 imagery. First, by the fast IHS transform framework, the original intensity component is obtained from the upsampled MS imagery. Then, numerous independent regions of upsampled MS imagery are generated by a novel superpixel merging strategy, and the spectral characteristics of these regions are utilized for generating a fusion factor. Next, to acquire a new fused intensity component, the fusion factor is applied to guide the injection of details in the fusion procedure. This fusion factor adapts the method to meet the spatial and spectral resolution needs for each region. Finally, the difference between the new fused intensity component and the original one is regarded as the detail that needs to be injected; these are added equally to the different bands of the upsampled MS imagery to yield the final fused multispectral image. In comparison with other classical algorithms, the visual and statistical analysis reveal that our proposed method can provide better results in improving spatial detail and preserving spectral information.