基于IHS的高分辨率遥感影像自适应融合算法

在分析几种IHS算法的基础上,提出了一种适合于高分辨率遥感影像的自适应加权融合算法。该算法基于快速IHS变换,从亮度成份构成和空间细节注入程度两个方面加以改进,采用相关系数来调整权重,避免了人工指定权重带来的主观因素偏差,在提高影像空间细节和光谱保持之间取得了较好的均衡,同时还具备了高计算效率。通过融合实验并与几种改进的IHS算法的对比分析,该算法均优于其他几种改进算法。     

基于小波变换理论的影像融合及评价

研究了基于MALLAT小波变换与静态小波变换(SWT)改进的IHS影像融合方案,并与标准IHS,BROVEY,PCA融合算法进行对比,分析了各种融合结果的优缺点。采用信息熵,标准差指标对信息量进行比较。选择平均值,相关系数,标准偏差指数进行融合影像光谱特征评价。针对ETM 全色波段与多光谱波段进行实验分析,结果表明小波变换融合算法总体优于传统融合算法,并能较好的保持光谱特性,但两种不同的离散小波变换方法改进的融合效果各有优缺点。     

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。     

基于亮度平滑滤波调节(SFIM)的SPOT5影像融合

遥感影像融合不仅要求提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是保留影像的光谱信息,减少失真。为分析SFIM算法融合SPOT-5影像的光谱保真效果,首先采用IHS、小波和SFIM算法对SPOT-5的全色影像和多光谱影像进行融合,生成新的高分辨率多光谱影像。然后采用均值、相关系数、熵、标准差、梯度五个指标对SFIM不同滤波窗口的融合结果评价;最后采用以上定量评价指标对不同方法的融合结果进行分析评价。结果表明:和传统的IHS、小波融合方法相比,SFIM融合不仅提高了影像的空间分辨率和清晰度,而且较好地保持了原多光谱影像的光谱特征。     

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。     

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。     

采用改进型IHS变换的遥感图像融合算法

在分析亮度一色度-饱和度(IHS)变换影像融合方法的基础上,针对IHS变换存在光谱特征扭曲的局限性,提出了一种采用分辨率退化模型的基于IHS变换的局部回归分析融合方法.采用SPOT的全色影像和TM的多光谱影像为实验数据,经多个统计参数的定量分析以及Matlab仿真实验的验证表明,该方法在空间分辨率和光谱分辨率上都达到了较好的效果.     

基于自适应加权的MODIS和SPOT影像融合研究

针对MODIS和SPOT影像融合问题，提出了一种基于自适应加权的亮度相关矩多分辨率影像融合方法。该方法首先对SPOT影像进行小波分解，将MODIS影像由RGB颜色空间变换到IHS颜色空间；然后，根据强度分量和SPOT影像低频分量加权后的局部均值和方差来定义影像亮度相关矩，以选择不同策略进行融合；最后，通过IHS逆变换和小波逆变换来得到包含更多信息和有效特征的融合影像。试验结果证明，该方法得到的融合影像，在保留地物光谱信息和提高空间分辨率上都具有很好的效果。     

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.     

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.     

面向可见光—近红外图像融合的植被与天空概率模板生成

目的 近红外(near-infrared, NIR)图像在夜视和去雾等方面发挥着重要作用,RGB-NIR图像融合是一种常见且有效的处理方式。在实际图像处理过程中,图像的不同对象区域因特性不同需要进行差异化处理,但是现有图像融合算法在植被和天空图像区域存在明显不足。对此,提出RGB-NIR联合图像的植被和天空区域概率模板生成算法。方法 以植被为感兴趣区域,基于RGB图像各通道比值和扩展归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)两种特征,提出RGB-NIR联合图像的植被区域概率模板生成算法。以天空为感兴趣区域,基于透射率图引导的局部熵和扩展NDVI两种特征,结合像素高度信息,提出RGB-NIR联合图像的天空区域概率模板生成算法。两种算法生成的植被和天空的概率模板在RGB-NIR图像融合过程中利用概率模板对权重矩阵进行修正,可明显改善融合效果。结果 检测植被的模板生成算法与传统NDVI进行比较,在对比度和鲁棒性方面有更大优势;与语义分割进行比较,在准确度和纹理细节上有更好表现。检测天空的模板生成算法与当前的概率模板天空检测算法相...     

改进的小波图像融合算法及应用研究

为了提高图像融合质量,论文提出了一种改进的小波变换的图像融合方法,该算法将源图像分别进行小波分解,各图像分解成低频系数和高频系数,低频系数采用基于prewitt算子的融合规则,高频系数采用融合系数选大的融合规则,然后将融合后的低频系数和高频系数做离散小波变换,得到小波变换后的融合图像.与传统的图像融合算法相比较,实验表明了改进的小波图像融合新算法具有更好的融合效果,将改进后的算法用于发动机温度场检测中,融合后的热端部件示温漆彩色图像边缘特征更加突出,区域分割精度更高.     

基于亮度评估技术的特征增强衍生图融合算法

针对由动态范围,光照条件,图像捕获设备等因素获得的低亮度图像,提出了一种基于亮度评估技术的特征增强衍生图融合算法来实现亮度较暗图像的对比度调整和特征增强.首先,利用亮度评估技术对低亮度图像的亮度进行评估优化处理,得到曝光率映射;然后,结合曝光率映射和改进的卡方分布函数模型来获取两幅特征增强的衍生图进行融合.最后,利用改进的衍生图融合算法得到最终融合图像.实验结果表明,所提算法的亮度误差,视觉信息保真度,图像互信息等评估参数优于近期方法,在提升图像对比度同时保留了图像良好曝光率区域,并较好地恢复了低亮度区域的边缘以及纹理等细节信息.     

基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图。低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数。带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数。融合图像通过NSCT逆变换可以得到。仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显。     

采用显著区域匹配的图像拼接算法

将视觉关注模型和均值无缝克隆(MVSC)算法相结合,提出了一种采用显著区域匹配的图像拼接算法。新算法通过改进视觉关注模型提取显著区域,同时利用区域匹配技术实现重叠显著区域的匹配,结合MVSC具有良好的图像融合特性,对图像拼接进行了研究。实验结果表明,该算法不仅可以自动准确地提取显著区域,而且提高了图像匹配的精确度,改善了图像拼接的质量。     

基于改进的提升小波变换的图像融合算法

研究图像融合精度问题,由于光学传感器的光谱分辨率不同,在图像融合中易丢失信息,影响图像质量。传统的图像融合算法计算量大、实时性差的缺点,同时没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对融合的影响,因而得到的融合效果不理想。为了解决上述问题,提出了一种改进的提升小波变换图像融合新算法,算法引进了图像对称概念策略,仿真结果表明,改进的图像融合算法计算量明显减少,实时性也明显提高,与传统的标准小波变换图像融合算法以及拉普拉斯金字塔融合算法相比,较有效地提高了图像融合的精确度。     

区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合

非降采样轮廓波变换(NSCT)不仅具有平移不变性,还拥有足够的冗余信息,可以更有效地提取源图像中的方向信息,使得融合后的图像更符合人眼的视觉特性.利用NSCT在图像处理中的优势,针对红外光与可见光图像的融合,提出了一种新的基于改进的区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合算法.首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带;然后,对低频子带采用区域能量自适应加权融合规则,带通方向子带则利用图像自相似进行系数的融合;最后,对融合系数进行NSCT逆变换,以重构生成融合图像.实验结果表明:与一些现有算法相比,该算法的图像融合结果在人眼主观视觉标准和客观评价标准上均具有明显优势.     

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。     

基于感兴趣区域和RS编码机制的QR码美化算法

针对已有QR码美化方法没有考虑背景图像的感兴趣区域,进而影响美化效果的问题,提出基于感兴趣区域和RS编码机制的QR码美化算法。首先提出改进的基于多特征感兴趣区域检测算法,进而用此方法得到背景图的显著二值图。其次,将原始QR码利用RS编码矩阵进行异或操作得到中间QR码,该QR码和背景图的显著二值图完全一致;然后,将背景图像和中间QR码按照特定的融合策略进行融合。最后,将融合图再次利用RS纠错机制进一步扩大美化区域,得到最终的美化QR码图像。在测试样本集上的实验表明:所提算法可以实现完整的背景替换,保存更多的图像信息,具有较好的视觉效果和较高的解码率。     

基于PST相位约束和稀疏表示的MS和PAN影像融合算法

在基于多光谱(MS)影像和全色(PAN)遥感影像融合中,提高融合影像质量的一个关键问题是如何有效提取PAN影像的纹理特征信息,并有针对性地对MS影像进行信息注入.因此,文中提出基于相位拉伸变换(PST)相位约束的MS和PAN影像稀疏融合算法.首先对MS和PAN影像进行高斯滤波.对于中低频信息,基于PST相位差对影像中边缘和纹理区域的敏感性,通过高频信息PST的相位差获得融合权重约束.对于高频信息,通过学习PAN影像的高频信息获得训练字典,并利用字典对MS和PAN影像的高频信息进行稀疏表示和融合,提高融合高频信息的准确度.算法在一定程度上克服传统融合方法对边缘纹理区域融合效果较差和光谱信息扭曲等现象,取得更好的融合效果.大量仿真实验验证算法的有效性.