一种新的基于HIS和小波变换的图像融合方法*

针对遥感图像影像分辨率低的问题,提出了一种新的基于HIS和小波变换的低分辨多光谱和高分辨全色图像的融合方法.该方法通过对高分辨全色图像小波分解后的低频分量进行低通滤波,将全色图像的低频信息中的高频分量融入到多光谱图像HIS空间的亮度信息的低频中;再将这个融合后的低频和高分辨全色图像的细节信息进行小波反变换,得到融合后的图像.该图像很大程度地保留了多光谱的光谱特性和高分辨图像的空间分辨率.仿真结果表明了本方法的有效性.     

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。     

一种基于小波变换的多传感器图像融合优化方法

文中针对小波变换在进行高分辨率图像和多光谱图像融合时，不能同时保持空间信息及光谱信息的问题，提出了一种优化的小波变换图像融合算法。它将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波变换后的低频、高频分量先分别进行增强，然后再进行融合，优化了传统的基于小波变换融合方法。并且通过对同一场景的SAR图像和TM图像的融合实验，证明了该算法在有效地保留原图像光谱信息的同时，也很好地保持了空间细节。     

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。     

基于小波变换的SAR与可见光图像融合算法*

提出了一种基于小波变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为抑制斑点噪声,对SAR图像作平滑滤波。图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用SAR图像的小波低频系数作为融合后的低频系数,对得到的融合低、高频图像作小波反变换。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种改进的基于小波变换的多聚焦图像融合方法。该方法采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;对高频分量采用基于邻域方差加权平均的方法得到高频融合系数,对低频分量采用基于局部区域梯度信息的方法得到低频融合系数;进行小波反变换得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该方法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该方法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法

针对传统小波变换融合方法中未对高频分量作进一步分解从而忽略了细节信息的缺点,提出了一种基于区域边缘特征的小波包融合算法。该方法对小波包分解后的低频分量采用能量加权的融合规则,高频分量则利用各个子带的方向性,计算其边缘特征统计量,通过权值法得到融合系数。对SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,实验数据和理论分析表明,该方法的平均梯度等评价参数均有提高,在保持光谱信息的同时,有效地改进了图像的空间特征信息。     

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。     

一种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法

提出了一种基于小波变换系数局部特征的自适应选择性遥感图像融合方法,方法的基本思想是根据多光谱和全色图像融合过程中小波分解后的低频和高频部分融合目的的不同,对分解得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用3×3的移动模板逐一计算相应区域小波系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的阈值,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在小波域内进行选择性融合,最后通过小波和IHS逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。对比实验结果表明:本文的方法在较好地保留空间细节信息的同时,图像的光谱信息也得到了最大限度地保持。     

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.     

基于影像融合的IKONOS影像阴影信息自动提取方法

高分辨率卫星影像中的地物阴影是其特有的组成部分，如何有效地提取和利用这些阴影信息对于高分辨率卫星影像的应用是一个具有重要意义和实际价值的问题。本文提出在对IKONOS全色波段与多光谱的2、3、4波段进行基于IHS色度空间的影像融合的基础上，运用波谱角度映射表分类方法，对IKONOS影像中的阴影进行自动提取。试验结果表明该方法提取效果良好，平均精度可达85．3％。该方法为高分辨率卫星影像的阴影信息自动提取提供了一种有效途径。     

一种基于à trous小波和联合稀疏表示的遥感图像融合方法

采用训练字典的稀疏表示方法能反映信号的本质特征和内在结构。针对遥感多光谱图像和全色图像融合存在的光谱失真问题,提出了一种基于àtrous小波和联合稀疏表示的融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换,然后对全色图像和变换后的多光谱亮度分量进行àtrous小波变换,对其低频分量进行字典训练,采用联合稀疏表示模型进行分解得到公共成分和独特成分,最后对稀疏系数进行融合。通过对山区和城区不同场景的IKONOS遥感数据进行实验,融合结果不仅在空间分辨率得到了提高,并且光谱分辨率保持较好,目视判读和量化分析表明其多数性能优于目前常用的传统算法。     

高分辨率遥感影像融合存在的问题及改进措施

影像融合技术作为富集和优化多源遥感影像信息的一种有效途径一直受到遥感界和图像处理领域的关注，并且已开发出多种融合方法。但是随着高分辨率遥感卫星的发展。当前一些融合方法对新型高分辨率遥感影像如IKONOS、Quick—Bird的融合效果欠佳，颜色差异是存在的主要问题。本文从高分辨率遥感影像光谱特征的分析入手找到颜色偏差的原因，同时给出了多种改进措施．然后分别利用传统的和改进的方法进行了融合试验，并对试验结果进行对比分析，以期找到对新型高分辨率遥感影像融合更加适用的方法。     

一种改进IKONOS融合影像中植被色偏的IHS算法

在分析几种改进IHS算法的基础上,针对IKONOS影像融合后植被区出现的色偏问题,提出一种改进算法。该算法采用缨帽变换的方法提取植被信息,并对植被区与非植被区分别采用不同的融合策略,最终得到融合影像。实验结果表明,该算法在保持光谱和提高空间细节之间获得较好均衡的同时,植被区的色偏问题也得到改善,具有更好的目视效果,与几种改进的IHS算法对比分析,该算法均优于其他几种改进算法。     

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。     

基于训练字典的遥感图像融合

为了提高多光谱图像与全色图像的融合质量,利用稀疏表示理论,提出了一种基于训练字典的融合算法。该算法对多光谱图像的亮度分量进行亮度平滑滤波（SFIM）得到新的亮度分量,利用图像块随机采样学习得到的训练字典对全色图像和新的亮度分量进行稀疏表示,采用空间频率取大的融合规则对稀疏系数进行融合,通过重构和IHS逆变换得到融合结果。对不同场景、不同卫星的多光谱图像和全色图像进行实验,结果表明,该方法能在提高空间分辨率的同时更好地保持光谱特性。     

像素级遥感图像融合并行算法研究与实现

本文针对遥感图像IHS、HPF、DWT等典型的像素级融合算法,提出并实现了相应的基于数据并行的并行融合算法P-IHS、P-HPF、P-DWT,并在算法时空复杂度分析的基础上进行了通信、I/O优化。针对IKONOS卫星遥感图像在机群系统上的测试结果表明,我们提出的并行算法可获得良好的并行加速比,并行效率较高。这三类算法适合于对实时性要求比较高的遥感应用领域。     

一种图像增强新方法

提出了一种四树复小波包变换域层内层间系数相关性图像增强新方法。该方法利用四树复小波包变换具有移不变性、良好方向选择性和对高频信号的细致分析能力,把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图;在保留低频逼近子图复系数不变的同时,充分利用变换域信号复系数层间相关性强和噪声复系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量模型对每一个方向子图复系数进行降噪处理。同时考虑图像的弱边缘在变换域某些方向子图内复系数值较大,而在其他方向子带内其值较小的特点,甄别出弱边缘点对应的复系数并进行增强处理。实验结果表明,无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的增强性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波域高斯尺度混合模型去噪,在有效抑制噪声的同时,具有很好的图像弱边缘增强和细节保护能力。     

应用IKONOS卫星遥感图像监测南麂列岛土地覆盖状况

采用具有1 m空间分辨率的IKONOS卫星数据,以南麂列岛为例开展了土地覆盖的监测研究。主要论述了几何校正、彩色合成和数据融合等遥感数据处理方法,然后采用监督分类法、阈值法、植被指数法和人机交互法相结合的方法进行了土地覆盖分类,获得了南麂列岛土地覆盖的最新信息。结果表明,南麂列岛土地覆盖以草地和灌木林地等自然属性覆盖为主,占总面积的70%以上,监督分类的总体分类精度为76.31%,Kappa系数为0.71;本次遥感探测所得南麂岛的面积为7.52 km2,海岸线长度为34.64 km,与历史资料相比,面积的相对偏差为1.46%,海岸线的相对偏差为4.56%。     

Multispectral and multiresolution image fusion using particle swarm optimization

Multispectral and multiresolution image fusion is important for many multimedia and remote sensing applications, such as video surveillance, medical imaging, and satellite imaging. For the commercial satellite ??IKONOS,?? spatial resolutions of high-resolution panchromatic (PAN) and low-resolution multispectral (MS) satellite images are 1?m and 4?m, respectively. To cope with color distortion and blocking artifacts in fused images, in this study, a multispectral and multiresolution image fusion approach using PSO is proposed. The pixels of fused images in the training set are classified into several categories based on the characteristics of low-resolution MS images. Then, the smooth parameters of spatial and spectral responses between the high-resolution PAN and low-resolution MS images are determined by PSO. All the pixels within each category are normalized by its own smooth parameter so that color distortion and blocking artifacts can be greatly reduced. Based on the experimental results obtained in this study, the overall visual quality of the fused images by the proposed approach is better than that by three comparison approaches, whereas the correlation coefficients, ?? _PAN , for the fused images by the proposed approach are greater than that by three comparison approaches.