基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法*

针对IHS融合算法的光谱畸变问题,提出一种基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法.该算法利用灰色关联分析法检测出SAR图像像素中的边缘点和非边缘点;通过IHS变换,在线性加权融合时赋予边缘点较大的权值.实验表明,该算法在保持光谱信息方面具有显著的优越性,并且能够有效提高融合图像的空间分辨能力,具有简洁性和抗噪性,明显优于传统的IHS融合算法和改进的基于直方图匹配的IHS融合算法.     

基于平稳小波变换的图像融合算法

针对IHS（intensity,hue．saturation）融合算法的光谱畸变和正交小波变换融合算法的方块效应问题,提出了一种基于平稳小波变换的图像融合算法,并且探讨了在图像处理中应用灰色系统理论的可行性和有效性。该算法结合IHS变换,对于图像平稳小波分解的高频分量利用灰色关联分析准确、有效地检测出有用的边缘信息,并在确定融合权值时,给予不同的重视程度。实验表明,本文算法能够克服正交小波变换在图像融合中出现的方块效应问题,在保持光谱信息方面具有显著的优越性,并且能够有效提高融合图像的空间分辨能力,又由于新算法引入灰色关联分析进行像素分类,具有良好的抗噪性和可控边缘信息量等优点,使算法灵活、有效,进一步改善了融合图像的质量。     

一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法

提出了一种基于SFIM和HIS变换的图像融合算法,利用SFIM模型的光谱保持优势,在HIS变换的基础上,只对与光谱特性不相关的I分量进行SFIM运算,理论分析和实验结果表明该算法既能显著保持光谱特性,又不存在频率分解和重建过程,同时有效融入了空间细节信息,计算简洁、实时性好,融合性能高效、高速,对于光照条件与物理特性相似的图像及需要快速交互处理和实时可视化的融合系统具有良好的启发意义和实用价值.     

一种基于光照模型的多源遥感图像融合算法

多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像。为了充分地发挥这两类遥感图像数据的互补性信息，增强二者的清晰度和解译能力，在SFIM算法的基础上，将IHS变换与SFIM相结合，并对原有的均值滤波器进行改进，提出了一种自适应加权均值滤波器。通过一组多光谱图像和全色图像的融合实验，并对比常用的IHS融合方法和SFIM方法，证明了新算法在保持多光谱图像光谱特性的同时，能有效提高融合图像的空间分辨能力。     

基于像素分类的医学图像层间插值

鉴于医学图像层间插值是医学数据可视化的一个关键环节,它直接影响人体组织器官的3维重建结果和医疗诊断的正确性和准确性,为此,针对传统医学图像层间插值方法精度不高和效率低下的缺陷,提出了一种基于像素分类的医学图像层间插值方法。该方法首先根据待插值图像与其相邻原始图像的对应像素的相关性对其像素点进行分类,然后采用不同的方式对不同类别的点进行插值,并对其进行错误校验。实验结果表明,该方法能够有效提高插值的效率和精度。     

基于PC环境的DICOM医学图像体绘制

针对DICOM医学图像特点,提出了一种基于PC环境的医学图像体绘制方法。该方法通过从DICOM文件中获取图像的相关信息确定三维体数据模型,对该体数据首先进行降维,再对降维后的体数据进行分类,将前景体素分离出来;进而对前景体素先采用最近邻插值,而后采用三次线性插值的体绘制方法进行显示。实验结果表明,该方法能够在PC上实现医学图像的实时体绘制。     

基于多层次灰色关联分析的图像融合效果评价方法

提出了一种基于多层次灰色关联分析的图像融合效果综合评价方法。通过引入灰色关联分析概念,结合先验知识和量化评价,实现了对各个融合图像效果优劣的综合评价,评价结果易于定量表示,更为精确、客观,不仅可以从整体上进行综合评价,还可以从某个侧面进行特殊性需要的评价,兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明,该评价方法具有较好的实时性和简洁性,对于实现具有反馈的图像融合过程、进一步丰富和完善图像融合理论框架具有启发意义和实用价值。     

多传感器图像融合效果综合评价研究

针对图像融合效果评价问题,利用灰色关联分析的小样本特性和整体比较机制,结合先验知识和量化评价,提出了一种基于多层次灰色关联分析的图像融合效果综合评价方法,评价结果易于定量表示,更加精确、客观,区分度大、可靠性高.该方法不仅可以从整体上进行综合评价,还可以从某个侧面进行特殊性需要的评价,兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求.实验结果表明,该评价方法具有较好的实时性和准确性,对于实现具有反馈的图像融合过程,进一步丰富和完善图像融合理论框架具有启发意义和实用价值.     

基于非下采样Contourlet 变换和稀疏表示的红外与可见光图像融合方法

针对非下采样Contourlet 变换( NSCT) 中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT 和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT 变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应调整权重融合;对稀疏度较高的高频方向子带系数,采用同一尺度下系数绝对值之和最大的方法进行融合。经NSCT 逆变换后得到融合图像。实验结果表明,与传统基于变换的DWT、NSCT 融合方法以及基于稀疏表示的SOMP、JSR 算法比较,文中方法可以获得更好的融合效果。     

一种基于小波变换的遥感SAR图像与TM图像融合新算法

以高空间分辨率的SAR图像和高光谱分辨率的TM图像为例，提出了一种基于小波变换的多源遥感图像融合方法。该方法首先对TM图像作IHS变换，得到亮度I、色度H与饱和度S三个分量；其次，依据特征量积和匹配度为融合准则，将TM图像的亮度分量和SAR图像进行融合处理．并用融合结果替代TM图像的亮度分量；最后，作IHS反变换得到融合图像。实验结果表明，文中方法在增强空间细节信息的同时更好地保持了光谱信息，与IHS法和小波变换法相比，证明了文中方法的有效性。