一种抽样小波域的遥感影像融合新方法

针对传统图像融合方法的不足,提出了一种新的基于IHS变换与抽样小波变换的高清晰遥感影像融合方法.该方法将直方图匹配后的全色影像的高频系数作为融合后的高频系数,而融合后的低频系数依据新提出的融合规则得到,最后采用小波逆变换与逆IHS变换获得融合图像.实验结果表明,该方法在提高融合影像的空间分辨率与光谱质量之间得到了更好的折衷.该方法的计算复杂度接近于常用的基于抽样小波变换的融合方法,明显少于基于非抽样小波变换的融合方法.     

一种改进的遥感图像融合方法

针对传统的IHS变换和Mallat算法在融合多光谱图像和高空间分辨力图像时存在的不足,提出了一种将IHS变换和平稳小波变换相结合的遥感图像融合方法;另外,对多光谱图像和高空间分辨力图像因空间分辨力的不同而带来的融合图像中所存在的虚假轮廓问题,提出在融合过程中先定位虚假轮廓出现的位置,然后加以处理的方法.仿真结果表明,本文算法在光谱失真上小于IHS变换法,克服了Mallat算法存在的方块效应,同时较好的抑制了虚假轮廓.     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性，但由于其尺度是按二进制变化的，存在“高频低分辨”这一缺陷．正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，从而提高了频率分辨率，能有效地提取特定的频率成分．推导了小波包分析的基本原理，给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法．最后，通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性．     

双正交小波变换多分辨率图像融合方法

为了避免常规正交小波变换所引起的图像边缘失真,特别采用了双正交小波变换进行图像的多分辨率分解。在融合处理时,为了获得更丰富的细节和更好的融合效果,对不同分解层、不同方向上的高频分量以及同一分解层图像中的不同区域均采用不同的融合算子。实验结果表明,该融合方法和融合规则是十分有效的,融合后图像的边缘和纹理细节都更加突出。     

基于小波变换的图像融合方法研究

图像融合是多传感器信息融合的一个重要分支,小波变换是这一领域研究方法上的重大突破。本文通过对小波变换理论的研究,分析了二维离散小波分解与重构的算法,提出了一种高频小波系数直接替换的算法,并利用MATLAB数学分析工具环境实现全色图像和多光谱图像的融合,实验结果表明这种方法能很好地增强图像的光谱分辨率,便于对图像进行分析和识别。     

小波双三次高倍插值搜索算法的遥感图像重建

由于光学遥感成像的距离较远和CCD物理尺寸的限制,获得的图像分辨率都比较低。为了在保持原始图像信息的情况下,提高图像的空间分辨率,改善图像的峰值信噪比,在深入分析前期研究中提出的小波双三次插值搜索算法的基础上,建立了小波双三次高倍插值搜索算法。该算法可以根据需要重建出原始遥感图像的高倍高分辨率遥感图像。实验结果表明,新算法重建出原始图像的2×2倍高分辨率图像的细节信息和视觉效果最好,3×3倍和4×4倍次之,5×5倍较差,更高倍数的高分辨率重建图像不宜在实际应用中采用。     

改进提升小波变换的空间频率比图像融合

提出了一种新型图像融合算法.该算法在提升小波变换的基础上,通过取消其奇偶分裂环节,得到具有平移不变性的非采样提升小波变换.对图像经非采样提升小波变换后的低频分量首先定义一种空间频率比,再通过空间频率比来计算融合因子,然后采用加权与选择相结合的方法对低频分量进行融合.高频分量直接选择一种基于边缘信息的加权融合方法.最后通过非采样提升小波逆变换重构得到融合图像.实验结果显示,该算法相对传统的图像融合算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像.     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种基于低频系数局部区域梯度信息的多分辨率图像融合方法。根据局部梯度信息对源图像的小波低频系数进行选择,获取融合图像的对应低频系数。依照平均误差、峰值信噪比、均方根误差以及偏差度、熵等评价标准,将该方法的多聚焦图像融合效果与其他三种常用低频系数融合方法的效果进行了比较。实验结果表明,该方法获得的大部分评价指标都优于其他三种方法,且其最佳小波分解层数为2层,而其他三种方法的最佳小波分解层数为5层。最佳小波分解层数越少,图像融合的计算量越小。该方法在减少计算量的同时,提高了融合质量。     

基于小波变换的工程图样融合

对于分块扫描输入的工程图样必须进行拼接处理,以得到一张完整的工程图样。作者介绍了一种图样的融合方法:首先对子图样进行匹配,然后采用二维小波变换对几幅工程子图样进行小波分解,对分解后的图样提取小波系数,进行融合(拼接)处理,得到一幅完全包含子图样信息和内容完整的图样。给出了基于小波变换进行工程图样融合的具体步骤以及应用MATLAB软件进行工程图样融合的过程。     

基于小波变换的两种惯性传感器数据融合

针对光电跟踪系统中两种高低不同带宽的惯性传感器,采用小波滤波的方式滤除噪声,并在此基础上,引入小波系数方差作为信号的特征量,构造低频系数的权值,实现两种不同带宽的惯性传感器信号的融合.通过采用提升小波变换,使设计更为灵活、计算简单、速度更快.最后的实验验证了该算法的有效性,从其结果可以看出,在融合的整个频段,除了在频率的交接处(30～40Hz)有轻微的波动外,在别的频段都与真实数据吻合的比较好.在融合的整个频段,幅值最大衰减为-2.5dB,相移最大滞后大约为30o.     

一种基于小波变换的目标融合跟踪方法

本文在分析小波变换的基础上，将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上，利用小波的多尺度和多分辨特性，不仅能够获得不同分辨力下的图像序列，进行目标图像融合；还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度，进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。     

基于小波变换的CT/ECT图像融合方法

在基于工业CT及ECT的多相流参数测量中,CT所得重建图像分辨率较高,但由于其投影角度较少,重建图像边缘出现失真;对于ECT 系统,由于其敏感场软场特性,其重建图像分辨率较低,但图像边缘保真度高。基于二者的互补特性,研究了CT/ECT图像融和方法,提出了改进的逻辑滤波器算法应用于小波变换的低频系数融合规则,结果表明该方法可提高融合后的重建图像质量。     

基于小波变换的图像置乱算法研究

随着计算机技术的快速发展,传统的图像置乱算法已经无法在满足人们的需求,通过人们不断的钻研,研究出了结合小波理论的图像置乱算法。本文针对小波变换的图像置乱加密算法进性了阐述,并且通过实验对其进行了验证,实验结果表明其效果良好。     

一种子带杂交多算子图像融合算法研究

提出了一种新的多传感器图像融合算法。该算法综合考虑小波同层各子带及相邻层子带分解系数的特征,采用基于图像空间能量窗测度的自适应多算子规则构造融合图像。对可见光与红外图像、可见光与毫米波图像融合试验结果表明,融合图像含有更丰富的信息量,有效地保留了输入图像的互补特征信息。     

遥感图像融合技术及其在土地资源动态监测中的应用

论述遥感图像融合常见的技术方法、融合过程和类型，并以两种遥感图像融合方式为例说明遥感图像融合技术在土地资源动态监测中的应用前景。     

多聚焦图像融合的最佳小波分解层研究

小波变换应用于多聚焦图像融合时分解层数的选取是一个关键问题。根据区域标准偏差最小准则对小波变换后的高、低频图像分别进行融合。利用峰值信噪比、偏差度、熵等标准对融合结果进行评价。对比实验结果表明,多聚焦图像融合的最佳小波分解层数为5层。     

基于IHS变换的多光谱遥感图像有损压缩算法

提出了一种有效的多光谱遥感图像有损压缩算法,该算法根据多光谱遥感图像的数据特点,将IHS变换和整数小波变换相结合进行数据压缩.采用IHS变换去除谱间相关性;采用整数小波变换去除空间相关性,依据各个子带的重要程度,用自适应阈值进行量化,并分别对量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码.实验结果表明,算法在保证平均PSNR≥33dB时,获得了较高的压缩比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低.     

基于小波融合的电容层析成像图像重建

提出了基于小波变换的电容层析成像重建图像融合方法。首先,使用共轭梯度最小二乘法算法及Landweber迭代算法分别进行图像重建;其次,将所得重建图像进行小波分解,其近似分量按加权平均的融合规则进行处理,细节分量按绝对值最大融合规则进行处理;最后,将融合之后的数据进行小波重构,获得新的重建图像。仿真及实验结果表明,融合后的重建图像精度有所提高、图像伪影明显减少。     

基于小波变换的STM图像处理

根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,阐述了将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合的方法,对于STM扫描获得的石墨原子图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到了明显提高。     

基于多进小波的选择性遥感图像融合算法

本文提出了一种基于多进小波的选择性融合方法,通过引入选择因子对融合图像的空间细节信息和光谱信息保持度进行控制,以满足不同融合应用对空间细节信息和光谱信息的特定需求.实验结果表明本算法在保证融合整体效果的前提下,具有满足不同应用需求的灵活性.