Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合

对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。     

混沌蜂群优化的NSST域多光谱与全色图像融合

为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。     

基于区域统计特性的IHS-小波遥感影像融合

在遥感影像融合过程中,为了更好地避免经典IHS算法造成的光谱扭曲,文章提出了一种基于统计特性的IHS和提升小波结合的影像融合方法。该方法对小波变换后的1分量和高分辨率影像的高频和低频系数,根据不同的区域统计特性分别选取不同的融合策略进行融合,然后进行小波逆变换和色彩空间转化,得到融合影像。实验表明,此方法与IHS变换、高通滤波法和小波变换等传统算法相比,在提高多光谱影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量。     

基于Contourlet变换的遥感图像融合方法研究

为了充分利用多源遥感图像的影像信息,针对不同分辨率的遥感图像进行融合算法研究。通过对基于小波变换(warelet transform,WT)与IHS变换的改进算法研究,提出了基于轮廓波变换(Contourlet transform,CT)与IHS变换的改进算法:结合传统IHS彩色空间变换,将经IHS变换获得的多光谱图像亮度分量与原全色图像分别进行CT;然后对得到的低频分量采用自适应融合规则、高频分量采用基于区域相似度的阈值控制规则分别进行融合;最后对融合后的高频和低频分量进行Contourlet逆变换,得到最终的融合图像。对比实验结果表明:本文提出的方法能够在有效保留光谱信息的同时,纳入全色图像丰富的空间细节信息。融合之后的结果图像与原多光谱图像具有更高的相关系数和更小的光谱畸变度,并且信息熵和标准差较传统WT及CT更优,具有一定的实用性。     

基于小波包变换区域方差的遥感影像融合

介绍了基于小波包变换和区域方差的遥感影像融合方法.利用IHS变换和小渡包变换把全色影像和多光谱影像的相应分量分解为低频部分和高频部分,并分别采用加权平均法和区域方差法融合低频部分和高频部分,然后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像;最后采用MATLAB语言实现了这种方法.实验结果表明,这种方法在提高影像的清晰度、突出影像细节信息以及保留原始影像的光谱特征方面效果较好.     

一种基于IHS变换和小波变换的多源遥感影像融合新方法

为了提高遥感影像的质量,分辨率和清晰度,本文提出了一种基于HIS变换和小波变换的多源遥感融合方法.将待融合的多光谱影像进行IHS变换,得到Ⅰ分量,对Ⅰ分量和待融合的高分辨率全色影像分别进行小波变换得到低频分量与高频分量.针对低频分量用低频系数求平均的融合方法,针对高频分量按局部方差最大的融合策略进行融合,然后将融合后的低频分量和高频分量进行小波逆变换.实验表明,该算法明显提高了图像的质量.     

基于小波包变换距离特征选取的遥感影像融合

介绍了基于小波包变换和距离特征选取的影像融合方法：首先对多光谱影像做IHS变换;其次对多光谱影像的亮度分量和全色影像做小波包变换并分别采用加权平均法和距离特征选取法融合低频部分和高频部分;最后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像。以ERDAS8．5软件自带的影像文件为例对这种方法进行了实验,并利用信息熵等标准与其他融合方法进行了比较,实验结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

一种多极化SAR图像融合方法研究

本文针对多极化SAR图像的融合问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。此方法用NSCT对已配准的多极化SAR图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;采用简化的PCNN模型分别对低频子带和高频子带系数进行智能决策,并进行NSCT逆变换得到融合图像。经实验表明该方法能够最大程度地保留原始极化SAR图像的信息,融合效果好于基于单个像素和局部特征的融合方法。     

基于NSCT与IHS变换的SAR与多光谱图像融合

针对SAR图像和多光谱图像提出了一种基于NSCT与IHS变换的图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换;然后对SAR图像和多光谱图像的I分量分别进行NSCT分解,在不同频域子带系数选择时,针对高频系数和低频系数分别采用不同准则进行融合得到新的I分量;最后经IHS逆变换得到融合图像。为验证算法性能,分别选用2组不同空间分辨率比的SAR与多光谱图像开展融合实验,采用信息熵、平均梯度、相关系数等客观指标与主观评价相结合的方式,对融合结果进行分析。结果表明,该方法优于传统融合方法。     

基于可操纵金字塔和IHS变换的遥感影像融合

提出了一种基于可操纵金字塔和IHS变换的遥感影像融合方法。对多光谱（MS）图像的强度分量和全色图像（PAN）分别进行可操纵金字塔分解,针对金字塔分解后的低频、高频和各带通子图像分别采取不同的融合规则获得融合子图像,再先后通过可操纵金字塔框架下的逆变换和IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在增强影像细节信息、保...     

Remote Sensing Image Fusion Based on Nonlinear IHS and Fast Nonsubsampled Contourlet Transform

The purpose of remote sensing image fusion is to inject the detail image extracted from the panchromatic (PAN) image into the low spatial resolution multispectral (MS) image. A novel remote sensing image fusion method based on fast nonsubsampled contourlet transform (FNSCT) and Nonlinear intensity-hue-saturation (IHS) is presented in this paper. Firstly, the Nonlinear IHS transform is performed on the multispectral image, and then the I-component representing the spatial resolution and the panchromatic image is transformed by NSCT to obtain the low frequency and high frequency. Finally, the coefficients are selected using the improved sum-modified-Laplacian (SML) method and the improved Log-Gabor filter in the low frequency and the high frequency, respectively. Experimental results show that the proposed method is the most advanced fusion method in subjective and objective evaluation, can provide more spatial information, and retain more spectral information compared with several other methods.     

一种基于Choquet模糊积分小波系数选择的遥感图像融合方法

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.     

基于经验模态分解的高分辨率影像融合(英文)

High resolution image fusion is a significant focus in the field of image processing. A new image fusion model is presented based on the characteristic level of empirical mode decomposition （EMD）. The intensity hue saturation （IHS） transform of the multi-spectral image first gives the intensity image. Thereafter, the 2D EMD in terms of row-column extension of the 1D EMD model is used to decompose the detailed scale image and coarse scale image from the high-resolution band image and the intensity image. Finally, a fused intensity image is obtained by reconstruction with high frequency of the high-resolution image and low frequency of the intensity image and IHS inverse transform result in the fused image. After presenting the EMD principle, a multi-scale decomposition and reconstruction algorithm of 2D EMD is defined and a fusion technique scheme is advanced based on EMD. Panchromatic band and multi-spectral band 3,2,1 of Quickbird are used to assess the quality of the fusion algorithm. After selecting the appropriate intrinsic mode function （IMF） for the merger on the basis of EMD analysis on specific row （column） pixel gray value series, the fusion scheme gives a fused image, which is compared with generally used fusion algorithms （wavelet, IHS, Brovey）. The objectives of image fusion include enhancing the visibility of the image and improving the spatial resolution and the spectral information of the original images. To assess quality of an image after fusion, information entropy and standard deviation are applied to assess spatial details of the fused images and correlation coefficient, bias index and warping degree for measuring distortion between the original image and fused image in terms of spectral information. For the proposed fusion algorithm, better results are obtained when EMD algorithm is used to perform the fusion experience.     

IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合

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。     

基于经验模态分解的高分辨率影像融合

文章提出基于经验模态分解（Emp iricalMode Decomposition,EMD）的特征层影像融合模型。对多光谱波段影像进行IHS变换获得强度影像,采用行列分解实现一维经验模态分解的二维拓展,并用于分离高分辨波段影像与强度影像的细节特征信息,对高分辨率波段影像的高频与强度影像波段的低频进行重构获得融合后的强度影像,再通过IHS反变换获得融合影像。文章介绍了经验模态分解的基本原理,定义了经验模态分解的多尺度分解与合成结构,提出融合模型的技术路线。选择UICKB IRD影像的全色波段与多光谱波段进行融合实验,根据典型行（列）的EMD分析,确定经验模量的取舍尺度,按提出的融合路线获得融合影像,并与小波融合,IHS融合,Brovey融合模型获得的影像进行视觉及量化比较。选择信息熵、标准差指标对融合影像的空间细节信息进行评价,同时选择平均灰度值、相关系数、偏差指数评价融合影像的光谱扭曲程度,结果表明本融合模型最优。     

ETM与SPOT影像融合方法比较和评价——以庐山及其周边区域为例

高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日LandsatETM＋与2009年5月6日SPOT5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,HIS变换,改进的HIS变换,高频调制融合法（频域采用Butterworth滤波器．指数滤波器）,HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram—Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Grain—Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的HIS变换,BWO高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的HIS变换,BWO高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。