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Wallis变换在小波影像融合中的应用 总被引:14,自引:0,他引:14
介绍了一种基于Wallis变换的影像增强方法在影像融合中的应用。通过分析线性拉抻、直方图均衡拉伸和Wallis变换3种影像增强方法对多孔算法中小波系数分量的影响,得出对原始的高分辨率影像进行线性和直方图均衡性拉伸后和多光谱影像的融合效果与直接用原始高分辨率影像进行融合的效果差别不大,增强算法本身没有提高融合的效果,而基于Wallis变换的影像增强方法可以较好地把携带细节信号的小波分量表现出来,有效 相似文献
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针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。 相似文献
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基于多进制小波遥感影像融合的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为监测地面沉陷区的动态演化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R,G,B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行地面沉陷区监测,效果明显提高。 相似文献
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为较好地保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和高分辨率信息,在小波变换基础上提出了一种基于模糊积分的融合算法,其基本思想是在IHS空间,对强度分量Ⅰ及高分辨率图像进行小波分解后,保留Ⅰ分量的低频系数,对于高频细节特征,将局部窗口内的方差、平均梯度和能量当作单因素指标,应用Choquet模糊积分综合各单因素指标得到一个综合指标,并据此来选取小波系数.实验结果表明,该算法在光谱质量改善方面明显优于IHS以及一些经典的小波变换遥感图像融合算法,是一种有效的遥感图像融合算法. 相似文献
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IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合 总被引:8,自引:0,他引:8
本文针对低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合,提出了一种IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合方法。方法首先对多光谱影像作IHS正变换,得到亮度I、色度H和饱和度S三个分量:然后利用小波变换融合方法,融合多光谱影像的亮度分量与全色影像,并用融合后的影像替代多光谱影像的亮度分量;最后,利用IHS反变换得到新的多光谱影像。试验结果分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法,在增强融合影像的空间细节表现能力的同时,很好地保留了多光谱影像的光谱信息。 相似文献
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针对PCA变换融合影像存在较严重的光谱失真现象,以及àstrous小波融合影像保真度高,而空间分辨率相对低的情况,本文提出一种基于PCA+àstrous小波融合算法。新方法首先对将多波段图像经PCA变换至各不相关的成分,而后对高分辨率图像与低分辨率图像主成分按照特定融合规则进行融合处理,并使用该融合后的第一主成份分量来替代高分辨率图像与低分辨率图像进行àstrous小波融合,即PCA变换与àstrous小波变换相结合的融合处理方法。主观视觉分析和客观参数表明,新方法不仅很好的保留了影像的光谱信息,而且兼顾了地物细节能力的表达。 相似文献