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。     

几种小波融合方法在遥感影像融合中的应用与比较

遥感影像融合是在提高空间分辨率的同时尽量保持光谱信息的完整性。小波融合方法已经被证明在保持光谱信息方面具有一定的优势。本文利用SPOT5的全色影像和多光谱影像,对常用的几种小波融合方法进行了试验,使用多种评价方法,将他们与常用的IHS方法和PCA方法进行了比较,并研究了小波分解层数对融合结果的影响。     

改进的小波变换在多源遥感图像融合中的应用

在分析方向可调的小波变换与不可分离小波变换的基础上,以全色SPOT和多光谱TM遥感影像为数据源,结合可调小波变换与不可分离小波变换的优点,借助Matlab与ERDAS IMAGINE等工具,实现了改进的方向可调的不可分离框架小波变换的遥感影像融合处理.该方法与传统的融合方法相比,具有不可分离小波变换和方向可调性等优点,对图像的多分辨率信息的刻画比较精细,既能保持多光谱图像的光谱信息,又能保持全色图像的空间分辨率特性,从而提高了对影像的解译能力.     

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。     

提升五株形小波在多光谱图像融合中的应用

提出一种基于IHS变换和提升五株形小波变换相结合的融合方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中。该算法对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量I和高分辨率图像做多尺度提升五株形小波分解,采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后图像进行提升五株形小波重构和IHS逆变换得到融合结果图像,并采用客观性能指标对融合结果图像进行了客观评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高分辨率图像的融合有较好的融合效果,能从原图像中获得更多的信息,同时又能保持较高的空间分辨率。该方法的融合算法和分解层数的选取,是简便有效的,适用于多光谱图像融合。     

小波变换在遥感图象融合中的应用研究

针对基于小波变换的图象融合中存在的光谱扭曲问题 ,提出了一种直接相加的小波变换低频信息处理方法 ,即将未分解的 TM放大图象与小波分解后的 SPOT图象的高频部分重构得到的图象通过直接相加来生成融合图象 ,这种方法得到的融合图象 ,其光谱扭曲值和信息量两个指标均优于常规的小波融合方法 .由小波变换与 IHS变换的光谱质量比较表明 ,小波变换比 IHS变换更适合于波谱响应范围不同、相关性弱的图象间的融合 ;另外 ,空间质量比较还表明 ,小波变换在融合中、小尺度的纹理特征方面具有优势 .     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

小波变换在SPOT5全色与多光谱图像融合中的应用

离散小波变换可以将图像分解成为一系列具有不同分辨率特征、频率特征和方向特性的子带信号,并且将图像的光谱特征和空间特征分离,从而为不同分辨率的遥感图像融合提供了有利条件。采用小波变换融合方法对SPOT5全色与多光谱图像进行融合处理,以提高图像的空间信息质量和光谱质量为目的。通过对融合结果图像进行主观和客观的综合评价,可得出融合前后图像灰度均值变化很小,灰度标准差、熵和清晰度三者变化趋势一致;当小波分解层数为3时,融合图像的光谱质量与空间质量之间达到较好的平衡,同时融合图像的视觉效果良好。     

基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法

文章提出了基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法,提高融合图像的空间分辨率和光谱分辨率,首先对多光谱图像进行PCA变换,使其维度降低,减少信息损失,将原始图像数据中有效的主要信息用主成分PC1、PC2、PC3表示.接着对主成分进行IHS变换得到I、H、S分量,之后将强度分量I与全色图像进行直方图优化求解得到newPAN,最后对newPAN和强度分量I进行小波分解.利用PCA对多光谱图像操作后再进行IHS变换,弥补了传统IHS算法只能处理三个波段多光谱图像的缺陷,增加了处理的波段数,而且PCA融合算法的光谱保持度较高,该算法将IHS、PCA、小波变换三种融合算法相结合,利用各个算法的优势,最大程度地减少替换成分相关性不高造成的光谱扭曲,克服小波变换融合过程中产生的细节信息畸变问题.     

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。     

基于小波变换的MODIS与ETM数据融合研究

遥感影像融合方法多样，但针对空间分辨率相差十倍、甚至十几倍的不同数据源影像进行融合的研究很有限。有效算法也较少。MODIS影像高光谱数据具有36个相互配准的光谱波段信息，然而其0．25km～1km的低空间分辨率，却限制了其应用潜力。本文基于小波变换的算法思想提出了一种MODIS与Landsat ETM(空间分辨率30m)数据融合的方法，能够有效的将MODIS的光谱信息和ETM的空间几何信息结合起来，并在此基础上分析了地形阴影对融合的影响，为MODIS数据用于制作较大比例尺的土地利用现状图等提供了可能。     

基于ARSIS概念的遥感影像小波包融合

研究了基于ARSIS概念的遥感影像的小波包融合方法。利用小波包分解高分辨率影像和多光谱影像,在融合影像的低频小波包系数重构时采用波段间交互构建模式,即包含了多光谱影像低频小波包系数,也包含了高分辨率影像低频小波包系数。融合影像的高频小波包系数以局部方差为规则进行择优选取。融合实验结果证明,新方法在对原多光谱影像信息的保持上优于IHS方法,同时在保持高分辨率影像的细节信息上有所改善。     

基于点锐度法和小波变换的图像融合方法

小波变换在图像融合中已有广泛的应用,但在进行小波塔形分解后通常是直接将低频分量简单替换或者均值加权,不能很好地利用多源图像的低频信息。针对这一现状,对基于小波变换的图像融合方法作了改进,对低频分量融合提出点锐度法进行处理,并对高频部分融合采用的区域能量法进行改进。仿真实验结果表明,融合的图像在保持细节和光谱信息方面都有一定的提高,评价指标较好。     

区域特征动态加权的IHS小波遥感图像融合

研究传统的IHS变换、小波变换和两者结合的图像融合方法,提出一种区域多元特征动态加权的IHS小波遥感图像融合算法。结合IHS变换和小波变换的优点,对匹配后的新全色分量和IHS变换后多光谱图像的亮度分量,采用多元特征动态加权法进行小波融合。实验结果表明,与传统融合算法相比,该算法在空间细节增强和光谱信息保持方面性能较优。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩

由于遥感图像信息十分宝贵,应尽可能采用无损压缩或近无损压缩方法。本文提出基于"提升"(Lifting)算法实现整数小波变换(IWT)的方法,将变换方法用于去除空间冗余,保证了小波变换后图像信息无损失,再用算术编码对图像进行无损压缩。由于变换方法的去相关性能良好,实验证明将IWT应用于遥感图像无损压缩是有效的,能达到预期的目的,解码后的图像能无失真的恢复。     

一种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法

提出了一种基于小波变换系数局部特征的自适应选择性遥感图像融合方法,方法的基本思想是根据多光谱和全色图像融合过程中小波分解后的低频和高频部分融合目的的不同,对分解得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用3×3的移动模板逐一计算相应区域小波系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的阈值,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在小波域内进行选择性融合,最后通过小波和IHS逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。对比实验结果表明:本文的方法在较好地保留空间细节信息的同时,图像的光谱信息也得到了最大限度地保持。     

一种单时相高分辨率遥感影像时空融合算法

受制于传感器本身材料及卫星轨道参数,空间分辨率和时间分辨率是卫星遥感传感器固有的性能指标且难以兼备,使得高空间分辨率卫星的多时相数据合成问题至今仍是制约其广泛应用的关键问题之一。由于可有效综合空间-光谱-时间维的影像信息,多源遥感影像时空融合技术在近十年间得到迅速发展并已成为解决多时相数据合成问题的有力手段,其中基于学习的时空融合策略在合成精度上具有显著优势且应用潜力较高,但因其对字典训练过程的依赖程度较高而在融合过程中存在一定的不确定性。为提高基于学习的时空融合策略的预测精度、运算效率及鲁棒性,通过综合基于辐射归化的大气校正方法、基于误差约束的数据标准化转换机制、自适应多层递进融合策略以及高效的稀疏求解函数库,设计了一种适用于单时相高分辨率遥感影像的时空融合框架,并以国产高分二号卫星与Landsat-8卫星遥感影像为实验数据对该方法进行充分的对比性分析。实验结果表明,该融合框架不仅提升了运算效率,还在影像保真度、纹理特征描述以及光谱一致性等方面比当前的单数据对融合方法具有更好的重构质量。     

基于Sobel算子的小波包变换遥感图像融合算法

针对遥感图像融合时图像的空间信息与光谱信息不易兼容的问题,在小波包变换的基础上提出了一种基于Sobel算子的图像融合算法。该方法将多光谱图像与高分辨率图像进行小波包变换,根据阈值选用不同的融合准则得到小波低频系数,利用Sobel算子提取图像高频特征值,采用最值法获取高频系数。实验结果表明,所提算法优于传统的HIS(Intensity,Hue,Saturation)变换、小波变换以及两者结合的方法,在较好地保留图像光谱信息的同时,进一步增强图像的细节信息、边缘特征,从而提高图像的清晰度。     

基于小波变换的多源遥感图像的信息融合

图像融合是一种重要的增强图像信息的技术方法,如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别,判断和决策能力,这是遥感数据融合的重要内容之一,提出了一咱基于小波变换的融合方法,使得融合图像在最大限度保留了多波段光谱信息的同时,提高了清晰度和空间分辨率,并对实验结果运用MATLAB语言进行了仿真,从几个方面对结果做了深入的分析与对比,取得了良好的效果。》