一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行有效融合,提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对高分辨率图像进行无下采样提升小波分解,利用提升分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想实现分区融合,使得融合的图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率,其中区域的划分采用进化算法实现。该方法的融合结果与IHS法、小波变换法及其他改进方法进行比较,实验结果表明,该方法能较好地保留多光谱图像的光谱信息和提高分辨率图像的空间分辨率。     

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.     

一种新的基于主分量变换与小波变换的图像融合方法

为了更好地进行不同分辨率图像的融合,提出了一种基于主分量变换与小波变换结合的多光谱图像与高分辨率图像融合方法。该新方法首先对多光谱图像进行主分量变换;然后分别对其第1主分量与高分辨率图像进行小波变换,并采用成像强度对比法有效地将经小波分解的高分辨率图像的低频分量信息融合到经小波分解的多光谱图像的第1主分量的低频分量中;最后,通过将小波融合结果作为多光谱图像的第1主分量再做逆主分量变换来得到最终的融合图像。实验结果分析表明,该新方法使融合图像在较好地保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,比典型的IHS变换、主分量变换及小波变换融合方法具有更好的融合效果。     

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。     

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.     

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。     

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。     

通过直方图中轴化提高融合图像光谱保真度

针对遥感图像融合过程中光谱失真问题,提出一种基于直方图中轴化策略的图像融合算法。首先,将多光谱图像进行IHS变换;然后,采用直方图中轴化策略调整多光谱图像强度分量图像和全色图像的像素直方图,使之趋于一致;最后,进行IHS反变换获得高质量的彩色图像。理论分析和实验结果表明,该算法不仅可以较好地抑制融合图像光谱失真,同时也能有效保留融合图像的空间分辨率,算法步骤简单、容易实现;与四种传统融合算法（IHS变换、主成分分析（PCA）法、小波变换（WT）法、Brovey）相比,该算法生成的融合图像具有良好的视觉效果,特别是在峰值信噪比（PSNR）、光谱扭曲度和信息熵等客观评价指标中明显优于对比算法。基于直方图中轴化策略融合的遥感图像光谱失真度小、空间信息保持度高。     

基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合

提出一种基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合方法。对多光谱图像进行HSV变换,将得到的明度分量和全色图像做多尺度红黑不可分小波分解。采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后的图像进行红黑重构和HSV逆变换得到融合结果,并采用客观性能指标对融合结果进行评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高空间分辨率图像有较好的融合效果。     

The joint use of IHS transform and redundant wavelet decomposition for fusing multispectral and panchromatic images

Intensity hue saturation (IHS) and wavelet decomposition are two distinct fusion methods used for enhancing the spatial resolution of multispectral images by exploiting a high-resolution panchromatic image. In this paper, a combination of the IHS transform and redundant wavelet decomposition is proposed as a general method for fusing multisensor images. The principle consists of transforming low-resolution multispectral images into IHS independent components. The low-resolution intensity component is fused with the high-resolution panchromatic image in the redundant wavelet domain through an appropriate model. Subsequently, the high-resolution intensity produced is substituted to the low-resolution intensity. High spatial resolution multispectral images are then obtained through an inverse IHS transformation. SPOT images are used to illustrate the superiority of this approach over the IHS fuser in terms of preservation of spectral properties.     

于试验分析确立融合模型的 IHS-小波变换融合方法

在多光谱和全色影像分辨率相差较大情况下,IHS遥感影像融合方法会因光谱分配问题导致一定的光谱扭曲;而小波变换方法在变换域具有良好的分频特性,且融合规则和算子对融合效果作用明显。将IHS和小波变换结合,通过试验分析发现小波分解得到的低频部分与光谱信息关系密切、高频部分与空间信息关系密切。在试验分析的基础上分别给出低频、高频部分的融合规则和算子,应用于BJ-1卫星数据的自身融合验证表明,在保持空间清晰度的同时能够明显地降低光谱扭曲程度,较好解决了其多光谱和全色影像分辨率相差较大对数据融合的影响,相比传统的IHS方法有效降低了光谱扭曲。
     

基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合

Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,它比小波变换更加适合分析2维图像中的曲线或直线状的边缘特征,同时也具有很强的方向性。为了将该变换应用于图像融合,首先对第2代Curvelet变换理论进行了综述,然后在对基于第2代Curvelet变换的遥感图像融合方法进行研究的基础上,提出了一种与IHS变换结合的融合方法。最后用高分辨率全色图像与低分辨率多谱图像进行了融合实验,实验结果表明,将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始遥感图像的特征,不仅可为融合图像提供更多的信息,而且融合图像能在较好地保留光谱信息的同时,使空间细节信息也得到增强。     

基于多种变换的遥感图像新型融合方法

针对多光谱图像空间分辨率低这一特点,提出一种在PCA变换基础上,利用小波变换和高通滤波相结合的图像融合算法。实现了ETM+全色波段与ETM+多光谱波段图像的融合,并从空间纹理信息,光谱真实性两个方面进行定性和定量评价。研究表明,该融合算法产生的光谱失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率全色波段的空间纹理细节信息,是一种较好的图像融合方法。     

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.     

Multi-spectral image fusion method based on two channels non-separable wavelets

A construction method of two channels non-separable wavelets filter bank which dilation matrix is [1, 1; 1,-1] and its application in the fusion of multi-spectral image are presented. Many 4×4 filter banks are designed. The multi-spectral image fusion algorithm based on this kind of wavelet is proposed. Using this filter bank, multi-resolution wavelet decomposition of the intensity of multi-spectral image and panchromatic image is performed, and the two low-frequency components of the intensity and the panchromatic image are merged by using a tradeoff parameter. The experiment results show that this method is good in the preservation of spectral quality and high spatial resolution information. Its performance in preserving spectral quality and high spatial information is better than the fusion method based on DWFT and IHS. When the parameter t is closed to 1, the fused image can obtain rich spectral information from the original MS image. The amount of computation reduced to only half of the fusion method based on four channels wavelet transform.