Shearlet变换耦合细节强化因子的遥感图像融合算法

为克服当前较多遥感图像融合方法存在间断以及吉布斯现象,本文利用像素点间灰度以及梯度信息,设计了一种采用非下采样Shearlet变换(NSST)耦合细节强化因子的图像融合方法。将多光谱(MS)图像经过强度-色调-饱和度(IHS)变换,分离出强度成分。随后,借助 变换处理强度成分与全色(PAN)图像,获取对应的高频和低频系数。以强度成分对应的低频系数为依据,通过图像的空间频率特性计算加权系数,将PAN图像的低频系数植入到强度(I)成分对应的低频系数中,融合低频系数。采用像素点间灰度以及梯度信息,构造细节强化因子,融合高频系数。最后,采用IHS和NSST反变换重构这些融合系数,获取融合结果。实验结果显示：较当前融合技术,所提算法拥有更为理想的融合效果,具有更高的互信息值和更低的光谱偏差度值。     

基于非下采样剪切波变换的国产高分遥感影像融合

针对高分遥感影像融合存在影像间相关性差、融合亮度差异明显的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的国产高分全色与多光谱遥感影像融合方法。选取高分一号、高分二号和高分七号遥感影像作为实验数据,通过强度-色调-饱和度（IHS）提取多光谱影像的亮度分量;利用NSST算法对亮度分量和全色影像提取高频和低频信息,并充分考虑高频和低频之间的关系,设计有效的影像融合策略;最终采用IHS和NSST得到融合影像。与Brovey、Gram-Schmidt(GS)、Hue-Saturation-Value(HSV)、Co-occurrence filtering(COF)等方法对比验证,通过主观和客观评价相结合的方式对融合影像进行综合评价,结果表明所提方法是一种可行的遥感影像融合方法。     

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。     

一种改进的SAR与可见光图像融合算法

针对现有SAR与可见光遥感影像融合算法的计算复杂度较高,细节信息保留较差等问题,提出了一种NSST-IHS结合自适应PCNN改进的融合算法。该方法先利用IHS 变换提取可见光图像的亮度分量I,并将得到的亮度分量I与SAR图像分别进行NSST变换;然后,针对低频子带分量采用方向信息即空间频率和平均梯度自适应调整PCNN的外部刺激与链接强度;高频子带分量上运用改进的拉普拉斯能量和(SML)的融合规则;最后,运用逆 NSST变换和逆IHS变换得到最终融合图像。实验表明,本文算法所得融合图像比传统算法在视觉效果方面提升明显,光谱信息及线性结构特征得到更多保留、各类评价指标上比传统算法要更好。     

基于亮度分量的多聚焦彩色图像融合

针对小波变换在图像融合中的平移变性和有限的方向选择性等缺陷和多聚焦彩色图像融合的复杂性,将Q-Shift双树复小波变换应用于多聚焦彩色图像融合.首先对IHS模型的亮度分量I进行Q-Shift双树复小波分解,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,对分解后的高频系数和低频系数采用"选择取大"的融合准则进行融合和逆变换,得到融合后的亮度分量,再根据融合前后亮度分量值的接近程度来确定融合后的色调分量和饱和度分量,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过对实验评估指标信息熵、平均梯度、方差和相关系数等实验值的比较,所研究方法的各参数值都得到了很好的体现,获得了较好的融合效果.     

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。     

改进的基于àtrous小波的遥感图像融合方法

针对多光谱与全色图像的融合,提出了一种改进的基于àtrous小波变换的图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS(intensity-hue-saturation)变换,然后对PAN图像进行àtrous小波变换,再将PAN图像的细节分量添加到多光谱图像的强度分量中。为了控制添加的数量,从小波系数中提取出一个重要性测度函数,并根据阈值选择重要的PAN特征,用新的强度分量来取代多光谱图像的强度分量。最后再做IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,和IHS变换算法及常用的小波融合算法相比,本文提出的融合方法在光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能得到提高,具有更好的效果。     

基于模糊逻辑与NSCT的彩色图像融合

针对灰度融合图像色彩单一,视觉效果不佳的问题,提出了一种基于NSCT变换与模糊逻辑的多聚焦彩色图像融合算法。首先对彩色图像进行IHS变换,然后对亮度分量I进行NSCT分解,采用高斯隶属度函数确定低频分量自适应加权系数,对高频系数采用"模值取大"的融合准则进行融合,再通过NSCT逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色度分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法得到的融合图像色彩鲜明、边缘细节清晰、更加符合人眼视觉。     

基于Shearlet变换与区域分割的遥感图像融合

结合区域分割理论,提出了一种基于Shearlet变换 的遥感图像融合算法。首先通过色度H-亮度I-饱和度S(HI S) 变换对多光谱图像进行分解,将I分量与全色图像进行Shearlet变换,得到低 频、高频信息图;然后对 低频信息图进行基于灰度的区域分割,两图像的低频部分使用改进的加权融合算法改善融 合图像轮廓模 糊问题,以区域匹配度作为融合规则,高频分量采用区域清晰比作为融合规则,得到更多 的细节信息; 最后通过HIS逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法 所得融合图像在有效地保持了多光谱图像光谱信息的同时,提高了空间细节信息。     

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。     

Contourlet变换耦合特征投票的遥感图像融合算法

为了解决图像系数融合问题,设计了基于非下采样Contourlet变换与特征投票机制的遥感图像融合算法。采用色相饱和度(HSV)变换从多光谱图像中提取其亮度成分。随后,对该亮度成分与全色图像进行非下采样Contourlet变换,以计算相应的高频、低频系数。再建立特征投票机制,完成低频系数的融合。通过构造高频系数融合规则,获取融合高频系数。最后,对融合系数进行处理,生成融合图像。实验结果显示,所设计算法具有更好的光谱特性以及清晰度。     

Practical remote sensing image fusion method based on guided filter and improved SML in the NSST domain

Due to the different characteristics of image modality, the panchromatic (PAN) and multispectral (MS) images include complementary and redundancy information in the spatial and spectral resolutions. Image fusion is an effective way to integrate the source PAN and MS images to obtain high-resolution MS image. In this paper, a novel remote sensing image fusion scheme in non-subsample Shearlet transform (NSST) domain is presented. An enhancement strategy is designed to solve the insufficiency of spatial detail in multiresolution analysis (MRA)-based methods after the intensity–hue–saturation (IHS) color space transform. Then, in the NSST fusion process, a guided filter-based low-frequency coefficient fusion rule and an improved sum-modified-Laplacian (SML)-based high-frequency coefficient fusion rule are proposed. The final fused image can be obtained through the inverse NSST transform and inverse IHS transform. Two different groups of satellite dataset are utilized to evaluate the fusion performance. The experiment results demonstrate that the proposed approach can achieve more spatial details and less spectral distortion compared with the existing methods regarding both the visual quality and the objective measurements.     

马氏距离与引导滤波加权的红外与可见光图像融合

为使红外与可见光融合图像获得更好的分辨率和清晰度,提出基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的马氏距离加权拉普拉斯能量和与引导滤波改进(frequency tuned,FT)结合的红外与可见光图像融合算法.首先,对可见光图像进行对比度受限的自适应直方图...     

基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合

针对基于NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度高,细节表现能力不足的问题,本文提出了一种基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合算法。首先,利用HSV变换提取MS图像的亮度分量V,并将得到的亮度分量V与PAN图像分别进行NSST变换;其次,对于低频子带,提出了一种基于自适应的PCNN融合规则,将空间频率和区域平均梯度分别作为PCNN的外部激励和链接强度;对于高频子带,采用基于多特征的融合规则;最后,进行逆NSST变换和逆HSV变换得到融合图像。仿真实验表明,该算法与一些经典的融合算法相比不仅可以提高图像融合质量,在视觉效果和客观指标上也都有良好的表现。     

基于对偶树复小波域HMT模型的遥感图像融合

针对遥感图像融合领域的实际应用,提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换,再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采用低频系数加权平均;高频系数先建模,再基于区域能量规则处理的方法,最后完成逆变换得到重构图像。将该算法与其他几种图像融合方法进行比较,实验表明,该算法能够取得较为理想的效果。     

基于PCNN图像分割的医学图像融合算法北大核心CSCD

为充分提取源图像间的互补信息,改进传统的图像融合算法在亮度维持、能量保留、边缘信息保持等方面的不足,本文提出了基于脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)图像分割的医学图像融合算法。该算法综合了非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)与PCNN。首先,选取标准差较大的源图像作为被分割图像,标准差较小的源图像作为参照图像,将源图像进行NSST分解,获取源图像低频子带系数和高频子带系数;在低频融合中,利用参数自适应的PCNN对被分割图像的低频子带进行分割,根据分割结果获取融合低频子带系数;在高频融合中,采用以区域能量和与拉普拉斯能量和两者的乘积作为判断函数,获取融合高频子带系数;利用NSST逆变换获取融合图像。最后,应用本文提出的算法,对脑萎缩、急性中风和高血压性脑病等3组电脑断层扫描/磁共振成像(computerized tomography/magnetic resonance imaging, CT/MRI)图像进行了融合仿真,并将仿真结果与2018年后国际刊上提出的5种算法的融合图像进行比较。结果表明,应用本文提出的融合算法得到的图像,有效地增强了不同模态间的信息互补,保持了融合图像与源图像具有相同明亮程度,又保留了源图像低亮度部分的边缘信息,更加符合人眼视觉特性,具有更高的客观评价指标。     

基于独立分量分析的压缩域彩色图像融合

提出了一种基于独立分量分析的压缩域彩色图像融合方法,其基本思想是将源彩色图像进行IHS变换,将两幅图像的亮度分量/进行小波分解,对分解后的高频系数采用由独立分量分析得出的变换矩阵进行变换,然后对变换系数采用局部方差法进行融合,而对小波分解后的低频子图像分成若干N×N的图像块,分别对每个图像块做二维DCT变换,最后对融合的系数进行反变换得到融合结果,并用客观评价标准对结果进行了定量的分析.实验结果表明:该方法在提高空间信息的基础上,较少地降低了颜色失真.     

自适应标准差特征的压缩感知图像融合

针对传统压缩域融合算法单一、融合效果不佳的问题,文中提出了结合图像高频特征的自适应融合规则。首先,对融合图像进行 NSCT变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量融合规则,以获取较传统低频系数处理更好的融合效果; 由于分解后的高频子带系数具有较高稀疏性,因此通过 CS 进行压缩后自适应选择融合规则,最后对重构系数进行 NSCT逆变换。实验结果表明：与传统经典算法相比,新方法兼顾了待融合图像的背景信息和红外目标信息,有效提高了图像的融合效果。     

基于热辐射信息保留的图像融合算法

针对现有的红外与可见光图像融合算法无法很好地保留红外图像热辐射信息这一问题,提出了一种基于热辐射信息保留的图像融合算法。通过NSCT（non-subsampled contourlet transform）变换对红外与可见光图像进行多尺度分解,得到各自的高频子带和低频子带,可见光低频子带部分经拉普拉斯算子提取特征后与红外低频子带部分叠加得到融合图像的低频系数,高频部分使用基于点锐度和细节增强的融合规则进行融合以得到高频系数,最后通过逆NSCT变换重构得到融合图像。实验表明,相较于其它图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节表现能力,并在多项客观评价指标上优于其它算法,具有更好的视觉效果,且在伪彩色变换后有良好的视觉体验,验证了所提算法的有效性和可行性。