非下采样Contourlet变换的彩色图像融合

为了提高图像融合的效果,以多聚焦的彩色图像为研究对象,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦彩色图像融合算法。对IHS模型的亮度分量I进行NSCT分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的低频系数采用"区域能量取大"和高频系数采用"绝对值和取大"的融合准则进行融合,再进行非下采样Contourlet逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色调分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换的融合结果,针对IHS模型的融合结果也明显优于RGB模型的融合结果。     

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。     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合方法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合方法.首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各尺度层使用非子采样方向滤波器组对高频子带作方向分解,构成非子采样Contourlet变换;然后,采用基于区域能量的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet系数;最后进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法的融合效果优于à trous小波变换方法和Mallat小波变换方法.     

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。     

NSCT变换的SAR和可见光图像融合

非下采样Contourlet变换同时具有多尺度、多方向选择性、多分辨分析和平移不变性质的特点,对SAR和彩色可见光图像融合的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换和HIS变换相结合的多传感器融合算法。通过对经非下采样Contourlet变换分解得到的不同频域子带系数选择方案的分析,对低频子带系数的选择,提出了一种基于SAR图像与彩色可见光图像物理特征的“加权平均”的系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,采用绝对值选大多分辨率融合算法。实验以同一场景下ku波段的SAR图像和彩色可见光图像进行算法验证,实验结果和信息熵、均值、相关系数、偏差指数和交叉熵等客观评价数据表明,方法具有较好的融合效果。     

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。     

基于Contourlet变换的遥感图像融合

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,提出了一种基于Contourlet变换的遥感多光谱与全色波段图像融合新算法。算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后将多光谱的I分量和全色图像进行Contourlet分解,进而在不同子带中进行图像融合,低频采用一种新的基于形态学梯度算子的边缘信息融合算法,高频采用区域标准方差融合并使用形态学进行一致性检测,最后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸并替代原来的I分量,进行IHS反变换后得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能够更有效地融合源图像信息,保持源图像特征。     

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.     

改进NSCT和IHS变换相结合的遥感影像融合

目的 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Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合

针对多波段SAR图像融合问题, 提出了一种基于contourlet变换的伪彩色图像融合方法. 该方法首先利用contourlet变换多尺度, 多方向以及各向异性的良好特性对不同波段SAR图像进行多尺度分解, 采用边缘信息量测因子策略融合方向高频子带, 加权平均策略融合低通子带. 然后对灰度融合图像利用混合高频提升滤波方法得到RGB彩色空间的三个颜色通道, 并在RGB空间量化显示,把人眼难以分辨的灰度信息转化为可分辨的色彩, 保持SAR图像的空间分辨率的同时增强了光谱分辨率. 采用Ku和L波段SAR图像进行融合实验, 并用客观评价因子对融合质量进行评价, 结果验证了该方法的有效性.     

非下采样Contourlet变换的图像融合及评价*

分析和研究了非下采样Contourlet图像表示方法及其在图像变换中的优点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法。首先将待融合源图像分解成不同尺度、多方向的频带;然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取局部能量优先的加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合;最后将融合的各频带进行逆非下采样Contourlet变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的小波域中的融合效果,能有效消除小波变换带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

基于非下采样Contourlet变换的方向Teager能量的极化SAR图像融合*

提出一种基于非下采样Contourlet变换和方向Teager能量的极化SAR图像融合算法。采用具有多尺度、多方向和平移不变性特点的非下采样Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,然后高频子带图像分别按行和列进行Teager能量计算,选取Teager能量作为度量来提取区域边缘与纹理信息。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图Teager能量分布差异,对于方向高频系数采用不同最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

无下采样轮廓小波在图像融合中的应用

在无下采样Contourlet变换和小波变换的基础上,针对低、高频系数的特点,提出一种新的基于无下采样轮廓小波变换的图像融合算法。该算法对无下采样轮廓小波分解后的低频部分采用了选择与加权平均的融合规则进行融合,而对各层高频系数采用局部区域加权平均融合规则进行融合。实验结果表明,该方法在包含信息量、清晰度上都有明显的提高。     

基于无下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,提出了一种新的基于无下采样Contourlet变换图像融合算法。首先对原始图像进行无下采样的Contourlet变换,得到高频和低频图像系数;然后根据它们的系数特性,采用一种新的加权融合规则对其进行融合。实验证明,此方法相对于传统的变换法,取得更优的融合结果。     

基于非抽样Contourlet变换的多聚焦图像融合算法

文中研究了非抽样Contourlet变换（NSCT）的原理,以及其多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点。提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合新算法。本算法将多聚焦图像进行NSCT分解,不同子带采用不同的融合规则,低频子带采用新的基于灰度形态学梯度算子的融合算法,并做一致性检测,带通子带采用基于区域能量的融合算法。最后将融合得到的系数进行NSCT反变换得到融合图像。实验结果表明,与其他融合算法相比较,该算法可以更有效地保留源图像信息和细节特征。     

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。