基于HVS和整数小波变换的遥感图像水印算法

结合人眼视觉系统与整数小波变换,提出一种用于遥感图像版权保护的数字水印算法。水印由二值图像组成,置乱后嵌入在图像小波域的中高频部分,根据人类视觉系统的特点选择感知重要系数嵌入水印,水印嵌入量控制在可见误差范围内,水印提取时采用分层提取的方法。实验结果表明,算法实现速度快,具有较好的不可见性,并且可以有效地抵抗JPEG压缩、加噪、锐化和剪切等攻击。     

一种基于HVS和自适应小波变换的彩色图像水印算法

数字水印技术是实现数字产品产权保护的一种新方法。本文提出了一种基于HVS和自适应小波变换的彩色图像水印改进算法。首先利用改进的自适应小波变换对原始图像进行处理,然后采用混合置乱算法对水印图像进行处理。同时根据HVS的特点来确定水印的嵌入强度。实验证明这种算法具有较好的隐蔽性,对各种图像处理操作是鲁棒的。     

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.     

DLG数据模糊综合评判隶属度函数的确定

由于DLG数据的质量内涵、评价指标和评价方法等原因,质量实际上具有模糊属性。模糊综合评价方法,受样本的局限较少,可有效避免由于样本点选择的不同导致同一产品的质量评价等级不同的结论。作为评判因子精度处于良好的状态程度的隶属度函数,它影响模糊评价的结果。本文通过属性测度的概念对模糊隶属度函数进行确定,达到评判的清晰化和合理化。     

结合隶属度空间约束的模糊聚类图像分割

针对传统模糊聚类分割方法未考虑邻域像素隶属度空间关系的问题,该文提出了一种结合隶属度空间约束的模糊聚类图像分割方法。采用邻域之间的空间约束来限制隶属度值,解决同质区域中可能出现的噪声问题,从而提高分割精度。分别对模拟图像和彩色图像进行分割实验,并与未结合隶属度空间约束的分割结果进行对比分析。实验表明,此方法实现了对隶属度的空间约束,验证了本文算法的有效性。     

基于复数小波变换的遥感图像融合新算法

提出了一种基于复数小波变换的影像融合新算法，用以融合全色影像和多光谱影像。试验结果表明，谊算法可以取得比传统的实数小波变换融合算法更好的效果。     

利用迭代加权模糊度函数法的单历元模糊度固定

为提高全球导航卫星系统GNSS在复杂环境下的定向成功率,将迭代加权的思想与模糊度函数法（AFM）相结合,提出迭代加权模糊度函数法（IWAFW）。基于AFM算法,通过设计新的适应度函数,利用残差计算权重,实现对不同卫星信号权重的自动调节,并结合惯性传感器给出的姿态信息,压缩搜索空间,降低计算量。通过实测试验验证,在复杂环境中,相比于AFM和带基线长度约束的最小二乘模糊度去相关算法（CLAMBDA）,该算法能够有效提高模糊度固定成功率。     

模糊评价中最大隶属度原则有效性检验

模糊综合评价过程中,针对评语集B的处理通常采用最大隶属度原则,引入最大隶属度原则有效度指标,判断评价结果的有效性。实验结果表明,最大隶属度原则并不是普遍适用,存在失效问题,针对可能存在的失效问题,通过对隶属度的定量化描述,能得到更为合理的评判结果,弥补最大隶属度原则的不足。     

模糊度固定的北斗卫星多系统融合精密轨道确定

利用全球分布的IGS和MGEX站多模观测数据,研究了北斗卫星多系统融合双差动力学精密定轨方法,提出了适应北斗系统的双差模糊度固定策略。结合实测数据,对比了单系统与多系统融合、模糊度固定解与浮点解的定轨效果。结果表明：相比单系统定轨,多系统融合定轨能有效改进IGSO和MEO卫星轨道精度,但对于GEO卫星,多系统融合定轨并无优势;利用改进的模糊度固定策略对IGSO和MEO卫星双差模糊度进行固定,有效提高了长基线模糊度固定率,整体固定成功率由40%提高到60%以上;模糊度固定对定轨精度改进作用明显,IGSO和MEO卫星三维定轨精度分别提高了48%和36%,达到0.048 m和0.066 m。     

基于MATLAB算法的遥感图像融合

遥感影像像素级融合是遥感信息分析与处理过程中非常有效的方法。文章通过分析3种主要的多源遥感影像融合方法特征和不足,运用MATLAB算法实现影像融合,并对融合成果结合主观目视和客观指标进行综合评价。经过实验表明,利用MATLAB影像融合算法融合取得了较好效果,且提高了影像处理效率。     

一种基于小波变换的图像融合方法

针对传统基于方向对比度的小波变换融合方法所得结果局部区域清晰度不高的问题,本文在高低频分量的处理方法上作了改进,采用Tenunbaum梯度辅助增强图像的细节信息。试验结果表明,该方法所得融合结果边缘细节更清晰,信息量更大,融合效果较好。     

DCT域遥感影像融合算法

提出一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)与IHS变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。本文方法依据DCT系数的特点在DCT域进行遥感影像融合,适合压缩格式的遥感影像快速融合。目视效果与客观评价表明,相比常用遥感影像融合方法,本文方法能在提高空间分辨率与保持光谱特性之间得到更好的折衷。     

改进的小波域多聚焦图像融合算法

小波变换和清晰度评价相结合是一种有效的多聚焦图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解得到低频子带和高频子带,其次,引入多聚焦图像空域融合中的清晰度评价指标,用改进的梯度能量确定低频部分的清晰像素并进行融合;在高频子带上,先计算每个像素与其邻域像素灰度值之差的绝对值和,然后选取和值较大的像素系数作为高频子带的融合系数。两组实验仿真结果表明,该算法更有效,融合图像更清晰、细节更丰富,更好地继承了源图像的信息。     

基于融合和IFLICM算法的非监督遥感影像变化检测

提出了一种基于多尺度小波融合和改进的非监督模糊聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该算法解决了目前很多算法造成虚警率较高,而且未能充分利用像元之间空间关系的问题。首先利用二维离散小波（DWT）多尺度分解的方式来构造差异图,通过对两种小波分解系数融合的方式来抑制噪声点和突出变化区域。考虑到像元之间的空间位置信息,在融合后的基础上采用改进的模糊局部信息聚类（IFLICM）的方法得到变化检测结果。对两个时相的多光谱遥感卫星影像进行变化检测试验,试验表明基于融合的变化检测结果精度更高,并且改进后的聚类算法效果比其他聚类算法效果更好。     

高空间分辨率影像和多光谱影像融合的研究

从卫星影像的成像过程出发,揭示了卫星影像所含信息的物理内涵,从频率域特性出发得出了高空间分辨率影像和多光谱影像可以融合的物理基础,为寻找一种较好的融合方法提供了理论依据。     

高分一号遥感卫星影像融合及质量评价方法研究

遥感技术正在突飞猛进的发展,影像融合技术得到了深入研究,本文在像素级融合的基础上,以高分一号卫星影像为实验数据源,并用主成分变换、Brovey变换、Gram－Schimdt变换、HSV变换等方法,进行试验研究,并以主客观相结合的方式,对实验结果进行评价,最后得出结论,本文研究成果可对高分一号影像进一步应用提供借鉴。     

遥感图像像素级融合算法比较

详细介绍了像素级图像融合的原理以及方法,着重分析了目前常用的像素级图像融合的方法,通过实验分析了各种不同融合方法的优缺点,详细的说明了PCA变换、HIS变换、加权平均方法的优缺点,证明了PCA变换是一种应用比较广泛的融合方法。     

基于小波纹理信息的星载SAR图像与TM图像的数据融合

遥感图像的数据融合是当前遥感界研究的热点问题之一。论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，基于小波纹理信息将SAR图像与TM图像进行融合。选取徐州市南郊风景区的Radarsat卫星SAR图像和TM图像进行试验研究，并与颜色变换法融合图像进行对比分析，结果表明，无论是目视解译还是定量分析，该融合方法与颜色变换法相比，将获得更理想的高空间分辨率多光谱的融合图像。