基于小波变换和视觉特性的多光谱图像融合

本文提出了一种基于小波变换和人眼视觉系统特性的多光谱图像融合算法。首先对已配准的源图像进行小波多尺度分解;其次基于视觉系统提出一种新的融合规则,即分别将对应的高低频分量分割成若干个块,计算出每个块的对比度方差,通过文中所构造的一种自适应的阈值方法,选取两幅图像中清晰的图像块形成新的高低频分量;最后,通过小波反演变换重构多光谱图像。实验结果表明,这种方法不仅能很好的增强多光谱图像的空间细节能力及光谱信息,而且能避免增强结果出现振铃效应,是一种十分有效的融合方法。     

基于非亚采样Contourlet和SWT的多光谱图像和全色图像的融合算法

该文研究了多尺度几何分析工具非亚采样Contourlet变换(NSCT),提出一种新的全色图像和多光谱图像融合的方法。该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,对于二者的低频近似系数再进行平稳小波变换(SWT)并融合,进一步提高融合图像的空间信息量,对于高频细节系数,采用基于局部平均梯度的方法进行融合,经过逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,该文提出的方法在保留多光谱图像的光谱信息的同时,增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了信息量,并且优于传统的基于IHS变换、小波变换、双树复小波变换及Contourlet变换的融合方法,该方法是有效可行的。     

基于采样二通道不可分小波的多光谱图像融合

针对基于非下采样不可分小波图像融合方法空间分辨率不高、基于张量积小波融合方法会出现方块效应的不足,提出了一种基于伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道采样不可分小波的多光谱图像和全色图像融合方法.利用矩阵扩充方法,构造了一组新的不可分低通滤波器和高通滤波器组,利用所设计滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作下采样的多尺度不可分小波分解,分别对分解后的低频子图像和高频子图像按不同的融合规则进行融合.实验结果表明,其保持光谱信息的能力和保持空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法、基于IHS-DWT的融合方法、基于IHS-Contourlet变换的融合方法、基于IHS-Curvelet变换的融合方法、SRF方法都强,与基于非下采样的二通道不可分正交小波和不可分双正交小波融合方法相比,该方法能保持较好的整体光谱信息和较高的空间分辨率信息.     

基于小波变换的多模态医学图像的融合方法

针对单一模态的图像不能提供足够的信息,可以将互补的图像进行融合。提出一种基于小波变换的医学图像融合方法。首先对待融合的医学图像进行小波变换,分别得到低频和高频分量。对于低频分量,采用基于局部区域能量的方法进行融合;对于高频分量,采用基于局部区域系数之差的加权和方法进行融合;最后通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,相比同类研究方法,该算法在保证图像质量的同时可增强图像的空间细节表现能力。     

基于多小波的高分辨率与多光谱图像融合

为了将高分辨率与多光谱图像进行有效地融合,本文提出了一种将 HIS 变换,多小波变换及 PCNN神经网络相结合的图像融合算法。该算法首先采用HIS变换将多光谱图像分为 H、I、S 3个分量,然后使用多小波分别分解I分量和高分辨率图像得到各自的高频和低频分量,接着低频采用矢量融合,高频采用PCNN融合,最后采用多小波逆变换以及HIS逆变换得到融合图像。实验结果显示本文方法在融合时间、视觉效果及客观评价指标上综合效果比较好。     

基于多特征的高光谱与全色图像融合方法

高光谱分辨率的高光谱图像与高空间分辨率的全色图像融合可以综合两类图像的优势。将全色图像与高光谱部分波段分别融合,再合成假彩色图像是融合的有效思路。引进多分辨率分析框架,首先对源图像进行小波变换,得到低频系数与高频系数;然后从中提取平均梯度特征和边缘特征分别作为两类系数融合的依据;最后将融合后的系数经过小波逆变换还原为各波段融合图像,进行假彩色合成得到最终的彩色融合图。实验结果表明,与PCA、HIS等经典方法相比,本文方法不仅能够在保证融合效率前提下有效保持光谱信息,提高融合图像的空间分辨率,融合图像的标准差、平均梯度、信息熵等各项指标也均优于其他融合方法。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

基于显著区域分割和小波变换的遥感图像融合

针对多光谱图像和全色图像的融合,提出一种基于显著区域分割和小波变换的遥感图像融合算法。首先通过IHS变换对多光谱图像进行分解,将亮度分量I和全色图像进行小波变换,得到对应的高低频系数。对低频系数进行模糊C均值聚类分析,并根据显著性因子分割出显著区域和非显著区域,针对不同区域和频段采用不同的准则进行融合。最后重建融合系数并进行IHS逆变换以获得融合图像。通过对比实验,表明该方法获得的融合结果优于传统的融合方法。     

基于Contourlet系数局部特征的选择性遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在显著提高空间分辨率的同时,尽可能多地保持原始多光谱特性,提出了一种基于Contourlet变换系数局部特征的选择性遥感图像融合方法。根据多光谱和全色图像融合过程中Contourlet变换后的低频和高频部分融合目的的不同,对得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用窗口邻域移动模板逐一计算相应区域Contourlet系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的准则,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在Contourlet系数域内进行选择性融合,通过Contourlet和亮度-色调-饱和度(IHS)逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。采用Landsat TM多光谱和SPOT全色图像进行的融合实验结果表明:提出的算法在显著提高空间分辨率的同时,又能很好地保持原始图像的光谱特征,并优于传统的融合方法。     

视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法

通过对多光谱图像压缩处理，降低存储空间并提高图像存储质量，提出基于视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法。采用二维小波变换进行多光谱图像的细节层结构融合处理，提取多光谱图像的向量量化特征分布集，采用低频特征分解和视觉传达融合技术实现对多光谱图像的冗余性处理，通过图像编码和子空间降噪技术建立多光谱图像的压缩编码模型，采用结构信息特征重组和无损压缩传输技术实现对多光谱图像的视觉传达重构和多重特征压缩。仿真测试表明，采用该方法进行多光谱图像压缩的无损性较好，对细节特征的保留能力较强，图像码字和原始矢量的匹配度较高，可有效保留图像的细节分量的同时降低了图像的存储开销。     

一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题,不同的应用可能对融合的结果有不同的要求．提出了一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法．该方法首先分别将高分辨率影像和多光谱影像进行小波分解,然后根据影像的特点,在小波域内进行影像融合,最后通过小波逆变换得到融合结果．通过引入可调节参数,该方法可以在细节保留和光谱保持两方面达到不同程度的平衡,在某些参数组合下,融合图像的目视效果和统计指标可以达到甚至超过传统的小波融合法、IHS变换和主成分变换融合法的效果．     

Multi-spectral and hyperspectral image fusion using 3-D wavelet transform

Image fusion is performed between one band of multi-spectral image and two bands of hyperspectral image to produce fused image with the same spatial resolution as source multi-spectral image and the same spectral resolution as source hyperspeetral image. According to the characteristics and 3-Dimensional （3-D） feature analysis of multi-spectral and hyperspectral image data volume, the new fusion approach using 3-D wavelet based method is proposed. This approach is composed of four major procedures： Spatial and spectral resampling, 3-D wavelet transform, wavelet coefficient integration and 3-D inverse wavelet transform. Especially, a novel method, Ratio Image Based Spectral Resampling （RIBSR）method, is proposed to accomplish data resampling in spectral domain by utilizing the property of ratio image. And a new fusion rule, Average and Substitution （A＆S） rule, is employed as the fusion rule to accomplish wavelet coefficient integration. Experimental results illustrate that the fusion approach using 3-D wavelet transform can utilize both spatial and spectral characteristics of source images more adequately and produce fused image with higher quality and fewer artifacts than fusion approach using 2-D wavelet transform. It is also revealed that RIBSR method is capable of interpolating the missing data more effectively and correctly, and A＆S rule can integrate coefficients of source images in 3-D wavelet domain to preserve both spatial and spectral features of source images more properly.     

基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

提出的图像信息融合方法用于解决传统方法在空间分辨率等方面的不足。原始图像经过小波变换，分解成子图像，再进行分块处理，高、低分辨率图像根据全局方差准则分别计算融合的权值系数，进行图像融合重建，然后，对图像采用全局法进行信息融合，实验表明，方法切实可行，能使低分辨率图像接近于高分辨率图像。     

基于进化策略和IHS变换的图像融合方法

IHS变换法对多光谱图像和高分辨图像进行融合会丢失较多的光谱信息,本文利用进化策略来求解IHS变换法中光谱强度分量的最佳变换问题,经过变换后的光谱强度分量与多光谱图像的光谱强度分量和高分辨图像都具有较强的相关性,经过IHS反变换后可以得到同时具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像.实验结果表明,该方法得到的融合图像优于传统的IHS变换法和小波变换方法.     

基于非下采样三通道不可分对称小波的多光谱图像融合

针对IHS变换融合方法不能保持好的光谱信息,张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低、且易产生方块效应等不足.提出了一种基于三通道不可分对称小波的多光谱图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作非下采样...     

一种基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为使融合后的多光谱图像尽可能保持原多光谱图像光谱特性的同时提高空间质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和多尺度边缘检测的融合算法。介绍了非采样Contourlet变换和多尺度边缘检测;设计了基于多尺度边缘检测、直接替代的高频、低频子带融合规则;用QuickBird卫星高分辨率遥感图像进行仿真实验。实验结果表明该算法能够在保持光谱信息的同时注入更丰富的空间细节信息,优于传统的Wavelet变换法和Contourlet变换法。     

基于小波去噪的T-ray图像复原

针对实时THz脉冲（T-ray）成像系统所成图像分辨率低、受l/f相关噪声干扰严重的特点,提出一种新的基于小波去噪的T—ray图像复原算法。对T-ray图像进行离散小波变换后,先利用广义交叉确认估计出各个分辨率层的噪声闽值,然后对每个分辨率层的高频子带进行迭代去噪,最后对去噪后的T-ray图像采用Jasson-Van-Cittert算法进行复原处理以提高分辨率。实验结果表明,该方法在提高T-ray图像分辨率的同时,能显著地抑制THz成像系统的l/f相关噪声。创新之处在于以广义交叉确认作为T-ray图像中l/f噪声的估计方法,大幅度提高了图像信噪比（-5dB）,避免了噪声带来的复原算法中的不适定问题,达到较好的图像复原效果。     

一种红外图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法．对红外图像进行离散平稳小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强;并给出一种评价增强图象质量的准则．实验结果表明,本文提出的方法在有效的增强红外图像对比度的同时,又能很好的抑制红外图像中相关噪声、加性高斯白噪声和乘性噪声．     

一种基于小波变换的图像增强方法

针对部分灰度图像分辨率和对比度低、噪声大、视觉特性差等特点,提出了一种基于小波变换和直方图均衡的新的图像增强方法。该方法将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,同时再辅以中值滤波去噪和同态滤波增强,从而在很大程度上克服了单一的直方图均衡化进行图像增强时会丢失图像细节信息、增强图像噪声等的不足。实验结果验证文中方法对图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。