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为了得到有效的图像多尺度几何表达,提出一种有效的基于Haar小波变换的平稳Tetrolet变换算法.平稳Tetrolet变换是一种由四个单位正方形通过边连接起来的新的自适应Haar类小波变换,对应的滤波器组简单而有效.与标准二维小波变换相比,平稳Tetrolet变换是一种新型基于四格拼板的多尺度几何变换工具,能够通过多方向选择有效地捕获图像中各向异性特性.本文对平稳Tetrolet变换的分解和重构算法进行了详细描述,对利用平稳Tetrolet变换对图像的分解进行了仿真与分析.实验结果表明,与传统算法相比,提出的算法在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地取得较好的稀疏表达,能消除Tetrolet变换算法对图像融合存在方块效应的缺陷. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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为解决融合图像不同程度的光谱失真问题,提出了一种结合灰色关联分析、模糊推理和IHS变换的图像融合算法。首先通过灰色关联分析和模糊推理算出全色图像的边缘点和非边缘点,得到丰富的边缘信息,然后对多光谱图像进行IHS变换,以亮度分量为依据对全色图像进行直方图匹配,再基于边缘信息对亮度分量和直方图匹配后的全色图像进行线性加权,最后通过IHS逆变换得到融合图像。为验证本文方法的有效性,与5种常用方法比较,从视觉和定量两方面进行评价,且采用降尺度评价和全分辨率评价。结果表明,该方法得到的融合图像比其他5种方法更优越。本文方法不仅提高了遥感图像的空间分辨率,也较好保留了多光谱图像的光谱信息。 相似文献
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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。 相似文献
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文章研究了IHS变换和小波分解变换的图像融合方法,并针对IHS变换的融合算法的不足,提出了一种将两者相结合的算法。通过分析实验数据,验证了给出算法优于基于IHS变换融合算法。 相似文献
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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。 相似文献
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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 . 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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