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.     

一种基于结构相似度的IHS变换融合算法

由于IHS色彩空间表现的颜色更加符合人眼的视觉规律,因此,IHS变换在遥感影像融合中被广泛应用。针对传统的IHS变换融合算法进行融合实验时有较大的色彩畸变问题,提出了一种基于结构相似度（Strucral Similarity SSIM）的IHS变换融合算法。对影像进行IHS变换之后,计算原始多光谱影像I分量与全色波段影像的SSIM矩阵,并由该SSIM矩阵确定对应不同区域的新的亮度分量I。实验结果表明,该算法在增强影像空间分辨率的同时,能很好地保持其光谱特征。     

小波局部高频替代融合方法

IHS变换是图象融合的经典算法之一。采取IHS变换与小波变换结合的融合算法是近年发展起来的遥感数据融合方法,发挥了IHS和小波两种变换算法的优点。效果比用单一一种方法更显著,提出了小波局部高频替代的融合方法。ETM遥感数据5、4、3波段由IHS盂塞尔彩色空间正变换后的Ⅰ亮度分量,经与全色波段中高能量替代的小波变换,形成一个新的集中了Ⅰ亮度分量和全色波段高频能量的新分量,再通过IHS进行反变换,经过实验,表明此方法可显著提高融合后图象的分辨率,同时又保持了原来多光谱图象的光谱信息。将此方法处理结果用在四川岷江“退耕还林”遥感调查项目中,可以提高土地利用计算精度。     

一种改进的RS图像融合方法用于土地利用调查

常用的遥感图像融合的方法如IHS变换法在实施图像融合时,会产生色彩扭曲现象,本文探讨了一种新的光谱保持型的高通滤波融合算法(HPFF融合法)。HPFF融合法先对参与融合的全色波段进行高通滤波,尔后将滤波后的全色波段替换多光谱经IHS正变换后的强度分量,再进行IHS逆变换便得到融合图像。HPFF融合法的光谱保持性能优于IHS变换法,HPFF融合后的图像的色彩与TM影像相近,HPFF融合后图像的分类精度高于IHS融合后的图像,HPFF融合法是一种能较好地保持光谱特性的融合方法。     

一种基于EMD和IHS的图像融合算法

提出一种基于经验模态分解和IHS的图像融合算法.首先对多光谱波段影像进行IHS变换获得强度影像I,以I为基准进行全色波段影像的直方图调整,得到PANmatch影像,然后对强度影像及PANmatch影像进行EMD(Empirical Mode Decomposition)多尺度分解,把强度影像的残差与全色影像的IMF(Intrinsic Mode Function)融合得到一个新的强度影像Inew,最后对Inew进行IHS逆变换获得融合影像.实验结果表明,算法具有很好的频谱信息存储能力和空间表达能力.     

区域特征动态加权的IHS小波遥感图像融合

研究传统的IHS变换、小波变换和两者结合的图像融合方法,提出一种区域多元特征动态加权的IHS小波遥感图像融合算法。结合IHS变换和小波变换的优点,对匹配后的新全色分量和IHS变换后多光谱图像的亮度分量,采用多元特征动态加权法进行小波融合。实验结果表明,与传统融合算法相比,该算法在空间细节增强和光谱信息保持方面性能较优。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于替换规则的对偶树复小波变换遥感影像融合*

针对对偶树复小波变换(DT-CWT)比离散小波变换具有更好的方向选择性、平移不变性,能更好地表征影像特征的优点,提出了基于替换规则的对偶树复小波变换遥感多光谱和全色影像融合算法。通过对IKONOS影像的实验表明,本方法比基于实数小波变换的融合方法和IHS变换法有优势,在保留了光谱特征的基础上,更好地提高了融合影像的清晰度,且方法简单高效。     

于试验分析确立融合模型的 IHS-小波变换融合方法

在多光谱和全色影像分辨率相差较大情况下,IHS遥感影像融合方法会因光谱分配问题导致一定的光谱扭曲;而小波变换方法在变换域具有良好的分频特性,且融合规则和算子对融合效果作用明显。将IHS和小波变换结合,通过试验分析发现小波分解得到的低频部分与光谱信息关系密切、高频部分与空间信息关系密切。在试验分析的基础上分别给出低频、高频部分的融合规则和算子,应用于BJ-1卫星数据的自身融合验证表明,在保持空间清晰度的同时能够明显地降低光谱扭曲程度,较好解决了其多光谱和全色影像分辨率相差较大对数据融合的影响,相比传统的IHS方法有效降低了光谱扭曲。
     

基于IHS变换与小波变换的图像融合

提出一种将IHS变换和小波变换相结合的图像融合算法,适用于多光谱图像和高分辨率图像的融合.算法首先对多光谱图像进行IHS变换,之后利用变换后得到的强度分量和高分辨图像具有较强的相关性的特点,在小波变换域进行图像融合,得到了同时具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像.实验对比数据表明该方法具有较好的融合效果,融合图像优于传统的IHS变换法和传统小波变换方法.     

小波变换实现多光谱图象融合增强

本文针对多光谱图象的增强问题,提出了一种基于小波变换理论的融合增强方法。它将高空间分辨率的全色图象和多光谱图象经小波变换后的低频分量进行融合,改进了传统基于小波变换理论的增强方法。本文还对比评价了基于IHS变换和传统小波变换的增强结果,表明了该方法在提高多光谱图象的空间细节表现能力和保持地物光谱信息上都具
有很好的效果。     

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l αβ空间的多光谱和全色图像融合

提出了一种新的基于lαβ空间的图像融合方法，该方法可以用来对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像进行融合。该方法通过对多光谱图像和全色图像的融合，得到一幅融合后的图像，该融合后的图像集合了多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息。实验结果表明该方法效果良好，优于传统的以及改进的IHS方法和PCA方法。     

基于NSST-IHS 变换稀疏表示的SAR 与可见光图像融合

针对合成孔径雷达(SAR)与可见光图像成像原理不同,其融合图像常常存在感兴趣 目标不突出及光谱失真的问题,提出了一种基于NSST-IHS 变换稀疏表示的融合算法。对源图 像进行IHS 和NSST 变换,在所得低频分量上采用基于结构相似性和亮度差异性的稀疏表示融 合规则,高频分量上则采用基于改进的拉普拉斯能量和的融合规则,融合结果再通过NSST 和 IHS 逆变换得到。实验以哨兵1 号SAR 图像与landsat-8 可见光图像进行验证,并与传统的IHS、 Wavelet、NSCT、IHS-Wavelet-SR 和NSST-IHS 算法进行比较。结果表明,该算法不论视觉还 是评价指标都有了明显提高,空间结构信息和光谱信息得到有效的保持,有利于后续目标检测 与识别工作。     

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。     

基于平稳小波变换的心电信号去噪研究

讨论了经典的离散小波去噪原理和平稳小波变换的原理，分析了阈值以及阈值函数的选取方法。并将经典的离散小波和平稳小波用于心电信号去噪处理。通过在不同阈值和不同阈值函数条件下对心电信号处理的去噪效果的对比研究，说明了平稳小波相对于离散小波不仅提高了信噪比，还较好的抑制了Gibbs现象，取得了更好的去噪效果。     

基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究

针对传统小波变换在图像融合过程中出现边缘模糊、图像失真等问题,提出了一种基于超分辨率的多聚焦图像融合算法。对所有的源图像进行了双三次插值的单帧超分辨率处理,增强源图像对比度等细节信息,采用的源图像为分别进行左右聚焦处理的同一场景中的两幅图像。对这些高分辨率源图像实现了平稳小波变换（SWT）,并将源图像划分为四个子带。针对这些子带所包含源图像细节信息混乱、结构信息冗余等问题,采用了主成分分析（PCA）,分别选取源图像各子带的最大信噪比进行图像融合。利用逆平稳小波变换（ISWT）对融合子带进行重构,得到高质量融合图像。为了评定融合后图像的质量,选择了无参考图像和全参考图像的两种度量方法来检测融合后的图像质量。经实验结果表明,提出的算法克服了传统小波变换算法在图像融合上的缺点,具有边缘清晰、视觉感知好、清晰度好、失真小等优点。     

CBERS-02B星HR与CCD影像融合研究

CBERS-02B星搭载了高分辨率全色相机HR和多光谱传感器CCD,HR和CCD分别具有高空间分辨率和高光谱分辨率的特点。对这两类影像进行融合可以得到尽可能完整和准确的地物观测影像。对北京地区CBERS-02B的HR和CCD影像分别用HSV变换、HPF变换、Brovey变换、HIS变换、SFIM变换和小波变换等融合方法进行融合,对融合结果从空间细节和光谱保持两个方面分别定性和定量地进行评价,并比较这几种融合算法在CBERS-02B的HR和CCD遥感影像融合中的效果,得到了几种比较合适的融合方法。     

A novel image decomposition-based hybrid technique with super-resolution method for multi-focus image fusion

Multi-focus image fusion combines two or more images which have different focus values of the same scene using fusion rules. The meaningful image is named all-in-focus image which is more informative and useful for visual perception. In this paper, a novel approach for multi-focus image fusion is proposed. The method is a hybrid method with super-resolution. Firstly, super-resolution method is applied to all source images to enhance information like contrast. Thus, low-resolution source images are converted to high-resolution source images. Secondly, due to decomposing these source images, Stationary Wavelet Transform (SWT) is implemented and images are divided into four sub-bands. These sub-bands are LL (low–low), LH (low–high), HL (high–low) and HH (high–high). LL is the approximation coefficient of source images and others are the detail coefficients of source images. For all these sub-bands, Principal Component Analysis (PCA) is implemented and maximum eigenvector of each sub-band of source images is selected separately to fuse images. Then, Inverse Stationary Wavelet Transform (ISWT) is used to reconstruct the fused sub-bands. Finally, to measure quality of the proposed method objectively, fused image is resized to original source image's size using interpolation based resizing method. To measure the success of method, different metrics without reference image and with reference image, are selected. Results show that the proposed method produce clear edges, good visual perception, good clarity and very few distortion. The proposed hybrid method is applied to produce better quality fused images. Results prove success of the approach in this area. Also visual and quantitative results are very impressive.     

提升五株形小波在多光谱图像融合中的应用

提出一种基于IHS变换和提升五株形小波变换相结合的融合方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中。该算法对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量I和高分辨率图像做多尺度提升五株形小波分解,采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后图像进行提升五株形小波重构和IHS逆变换得到融合结果图像,并采用客观性能指标对融合结果图像进行了客观评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高分辨率图像的融合有较好的融合效果,能从原图像中获得更多的信息,同时又能保持较高的空间分辨率。该方法的融合算法和分解层数的选取,是简便有效的,适用于多光谱图像融合。