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。     

基于小波变换的全色和多光谱遥感图像融合

基于多分辨率小波变换,针对高分辨率全色图像和多光谱图像的融合,提出了一种基于方向可调滤波器的区域能量测量的小波变换融合算法.将此方法与HIS和传统小波的融合方法比较,结果表明,该方法在保留多光谱图像光谱信息的同时,能够更好地保留高分辨率图像的空间信息,融合效果有较大改善.     

基于IHS变换与多进制小波变换的多源遥感影像融合

不同来源的遥感数据融合已经成为制约遥感数字图像处理技术发展的重要因素,文中基于IHS变换与改进的多进制小波变换相结合,对多源遥感图像进行数据融合,使融合后的数据既减少了IHS变换引起的图像光谱失真现象,又具有高空间分辨率的优点,同时也可广泛应用其它领域。     

基于整数小波变换的多光谱图像无损压缩

多光谱图像一般都采用预测方法去除空间冗余和谱内冗余实现无损压缩。通过用提升方法构造整数小波变换, 将变换方法用于去除空间冗余；通过分类方法构造谱间预测器，用预测方法去除谱间冗余，两者相结合，实现无损压缩。由于变换方法的去相关性能良好，使该方法压缩效果大大改善。     

小波变换在遥感图像数据融合中的应用

用小波变换实现了一种新的遥感图像数据融合方法 ,该方法采用梯度算法对不同尺度子带数据进行融合 ,用加权法对基带数据进行融合。给出了 SAR图像与 TM图像的融合结果的定性评价 ,并用熵及平均梯度进行了定量评价     

基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与金色图像的融合，提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量：亮度I、色度H和饱和度S；其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与金色图像，并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量；最后作IHS反变换得到新的多光谱图像。实验分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法，在保留多光谱图像光谱信息的基础上，增强了融合图像的空间细节表现能力。     

基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法.该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像.实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力.     

多/高光谱遥感图像的投影和小波融合算法

将高光谱图像与高空间分辨率图像融合后,由于融合图像空间分辨率提高,改变了混合像元内地物组分比例,像元光谱信息较原高光谱图像光谱信息会出现“失真”现象。针对这种情况,考虑混合像元内成分变化进行图像融合,首先利用投影方法模拟多光谱图像得到高光谱图像,并将模拟高光谱图像与原高光谱图像利用小波方法进行融合,融合图像不仅增强了空间信息,而且对光谱信息进行一定的修正,从而提高了环境异常探测等一系列应用的精度。利用Hyperion图像和SPOT-5图像进行融合实验,融合图像能够识别出87.2%目标区域。     

基于小波变换的多光谱图像压缩方法

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种共享有效图的小波变换压缩方法（ＳＳＭＷＴ）。该方法将小波变换压缩技术中的零树编码推广到多光谱图像压缩中,利用多光谱图像的结构相关性,对多幅小波图像只需构造一幅有效图,同时去除空间冗余和谱间结构冗余,并与Ｋ－Ｌ变换相结合,进一步去除谱间统计冗余,实验表明了该方法的有效性。     

一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法

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.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率.     

小波理论在遥感图像融合中应用

小波变换用于多源遥感图像融合已得到了国内外学者的广泛关注,并且又提出了很多小波变换与传统融合方法结合的融合算法。本文在对这些算法进行总结的基础上,讨论了基于小波包变换和最优树变换以及多进制小波变换在融合中的应用,分析他们在融合中各自的特色,以便使用时根据具体情况进行选择。     

小波变换的多分辨率支集用于噪声图像低通滤波

依据信号与噪声的小波变换在不同分辨率下呈现不同特性的特点，提出了多分辨率支集图像低通滤波方法。通过与经典的高斯低通滤波方法实验结果比较，证明了本方法具有较强的抑制图像噪声能力。     

基于小波分解的多窗口图像融合

提出了一种基于小波分解的多窗口图像融合方法,通过对不同分解层的图像采用不同大小的窗口进行处理,得到了较单窗口图像融合方法效果更佳的融合图像.     

基于多进制小波变换的渐进式纹理图像检索

提出了一种基于多进制小波变换的渐进式纹理图像检索方法,纹理图像的特征通过多进制小波分解结果来描述,用低频子图小波系数标准方差和多进制小波直方图结合相应的相似性距离函数,实现目标图像数据库由粗到精的渐进式检索。通过Bordatz和USC纹理图像数据库来检验本方法的精度和效率,获得了较理想的试验结果。     

一种基于小波变换的遥感图像融合方法

提出了基于小波变换的ETM+影像可调节融合方法。该方法引入可调节参数,将ETM+影像在小波域内进行融合,从而使得融合 影像在光谱保持能力和高分辨率保留能力之间达到不同程度的平衡。实验结果表明,在某些参数组合下, 可以得到单独使用某种传 统融合法所不能达到的目视效果和统计指标。     

基于小波变换的图像边缘提取算法

在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。     

基于小波变换的图像浏览与传输

本文论述了利用小波变换理论对网上传输的图像数据进行处理的理论和方法，通过对图像传佃时间和信息熵的比较实验，验证了此方法，并探讨了利用小波正交分解进行图像数据库的查义和浏览等方面的应用。     

基于小波变换的遥感图像融合研究——以黄河三角洲地区为例

针对黄河三角洲地区Landsat TM的多光谱影像和全色影像,提出了一种基于IHS变化和离散小波变换的遥感图像融合方法。该方法在IHS变换的基础上进行直方图均衡化;其次,利用离散小波变换的方法对多光谱图像的亮度分量I和全色影像进行融合;用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量I再进行IHS逆变换得到融合结果。实验证明,融合后的影像不仅保留Landsat TM多光谱图像的光谱特性,而且具有很高的空间细节表现能力。     

基于小波变换的多源遥感数据融合方法研究

以北京亚运村TM和QuickBird图像为数据源,根据Mallat小波算法,结合HIS数据融合理论,提出了基于小波局部高频替代融合法。该方法使融合图像既具有高空间分辨率图像的结构信息,又保持了多光谱图像的光谱特征,提高了多光谱图像的分类精度和量测能力。