一种基于IHS和小波变换的彩色图像融合算法

针对昼夜彩色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波变换的昼夜彩色图像融合新算法。该算法首先对昼夜彩色图像作IHS变换得到三个分量:亮度I、色度H和饱和度S;然后利用小波变换融合昼夜彩色图像的亮度分量,并用融合后的亮度分量替代夜晚图像的亮度分量;再作IHS反变换得到新的夜间图像;最后将得到的新的夜间图像和原白天图像在空域进行加权融合。实验分析表明,新方法的性能优于简单的空域加权融合,也优于单纯的基于IHS和小波变换的融合,在保留昼夜彩色图像信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力;并用客观评价标准对算     

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.     

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。     

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.     

基于区域特性选择的多传感器图像融合

提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的多传感器图像融合新算法,首先,将高分辨力图像所有的低频特征融合到多光谱图像中,再对高分辨力图像经提升小波分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,采用边缘有效因子融合思想进行分区融合,最后,对提升小波反变换后的强度分量进行IHS反变换得到最终的融合图像。实验结果表明:该方法所得融合图像能够较好地保留多光谱图像的光谱信息的同时,提高了图像的空间分辨力,融合效果优于IHS变换法和小波变换法。     

基于空间频率的图像融合方法

论文对多光谱图像和高分辨图像进行了融合。对多光谱图像进行IHS变换,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,在小波变换域进行图像融合。根据小波变换有三个方向的高频细节这一特点,提出了一种新的空间频率概念,基于这种空间频率进行图像融合,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。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统的IHS变换法和传统小波变换方法。     

基于区域特征加权的IHS图像融合方法

针对传统IHS变换图像融合方法在高分辨率和多光谱图像融合中存在的光谱畸变现象,研究了现有的一些改进IHS变换图像融合方法,提出了一种基于局部区域多元特征动态加权的IHS图像融合方法,根据主观目视判决和客观评价指标对融合结果进行了比较和分析。仿真结果表明,该文提出的方法能使融合图像具有较好的空间分辨率,同时又能很好地保持原有多光谱图像的光谱特性。     

小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

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HSV变换与小波变换的遥感图像融合

在IHS变换与小波变换相结合的图像融合法的基础上提出了一种近似的图像融合方法,即基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法.传统的IHS变换融合法会产生较大的光谱失真和退化现象,而基于HSV色彩空间变换的融合法则较好的保留了多光谱信息,通过将HSV色彩模型与小波变换相结合,使得融合图像无论在细节纹理还是多光谱信息上都得到了很好的保持.通过Matlab平台实验对比表明,新算法具有较好的融合效果,且优于IHS与小波变换融合法.     

一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文提出了一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感影像融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行小波多分辨率分析,而后对分解得到的近似分量以及各层各方向的细节分量利用移动模板逐一提取对应的小波系数矩阵的局部特征,采用本文提出的自适应融合准则在小波域进行影像融合,最后通过小波逆变换得到新的I′分量,与H,S分量一起还原到RGB空间,最终得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。本文采用一组TM多光谱图像和SPOT全色图像数据进行融合实验,利用标准差、熵,光谱扭曲度等5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。其实验融合图像的目视效果和统计指标均优于IHS融和方法和小波融合方法。     

一种新的IHS图像多次融合的方法

针对传统的IHS变换图像融合方法在处理高分辨率图像和多光谱图像融合时出现的光谱退化现象的不足,对已有的传统和改进的IHS图像融合算法进行研究,提出一种新的基于IHS变换的像素级多次融合的方法框架,我们在将IHS变换后匹配得到的I分量和高分辨率图像之间的替换策略进行改进,采用两种或者多种互补的像素级图像融合算法进行图像的多次融合得到新的I’分量,然后采用IHS逆变换获得最后的融合图像,同时实现了传统IHS变换融合和SWT变换融合,根据主观判定和客观评价指标对融合结果进行评价。实验仿真结果,本文方法在融合质量以及视觉效果上都有相当不错的提高。     

基于IHS变换与小波变换的图像融合研究

文章研究了IHS变换和小波分解变换的图像融合方法,并针对IHS变换的融合算法的不足,提出了一种将两者相结合的算法。通过分析实验数据,验证了给出算法优于基于IHS变换融合算法。     

采用梅花采样方向滤波器组的多光谱图像融合

利用梅花采样方向滤波器能够提供丰富的方向信息的特点,提出了一种基于此方向滤波器组的多光谱图像融合方法。该方法通过IHS变换,将多波段影像从RGB空间转换到IHS空间,对I分量及全色影像进行梅花采样方向滤波器变换,得到相应的低频子图像和高频不同方向的子图像,将它们按一定的融合规则得到新的I分量,通过IHS逆变换得到RGB融合图像。实验结果表明,该方法在图像边缘等细节上有较好的视觉效果,取得了优于IHS方法和基于梅花形采样离散小波变换方法的融合效果。