基于双树复小波变换图像融合方法

基于离敞小波变换的图像融合算法在特征表达上存在不足,将双树复小波变换引入到彩色图像融合中,对彩色图像的3通道分别进行融合,各通道低频取加权平均,高频去较大值的方法.融合效果评价除了使用均方根误差、峰值信噪比和熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法.实验结果表明,获得的融合图像效果较好,优于离散小波融合算法.     

小波和IHS变换结合实现ETM图像波段融合

采用小波变换和IHS结合的方法实现了ETM多光谱波段和ETM全色波段的融合,并与传统的IHS融合的结果进行比较,结果表明小波和IHS变换相结合的方法优于IHS方法。     

一种基于双树复小波的低频融合算法

近年来小波变换在图像处理中得到了广泛的应用,在图像融合中最常用的经典二维离散小波变换,即Mallat算法,不具有位移不变性,容易引入虚假信息,如振铃和混叠现象。为克服这些缺点,将双树复小波变换引入到图像融合中。采用高频取较大值,低频通过像素点匹配规则取值的方法,获得比较清晰的聚焦图像。实验结果数据表明,基于双树复小波的图像融合要优于离散小波融合算法。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

多分辨率分解的遥感影像融合方法对比分析

有效地将高空间分辨率全色影像和低空间分辨率的多光谱影像融合起来,对影像上地物的识别具有重要的意义。随着多分辨率分析思想在图像处理中的应用,出现了许多新的多分辨率分解的遥感影像融合方法。典型的方法有:Mallat小波变换(DWT)、àtrous小波变换(SWT)、无下采样轮廓变换(NSCT),以及这些方法分别与IHS和PCA变换相结合的融合方法。在IKONOS上选取了两个具有不同地物覆盖类型的实验区进行融合实验,从光谱保真度和高频信息融入度两方面,对这些方法进行了定量评价和分析。研究表明,多分辨率分解的影像融合方法均具有较好的高频信息融入度,其中,DWT、SWT、NSCT融合方法在高频信息融入度方面最优;DWT、SWT、NSCT与IHS、PCA相结合的融合方法在光谱保真度方面,不仅优于它们自身,也明显优于传统的IHS、PCA方法,其中,NSCT和PCA变换相结合的融合方法,在光谱保真度方面最强。     

基于MATLAB的HIS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法.在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量Ⅰ与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合.融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择.通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coit5作为小波基函数,进行三层小波分解.小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数.从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好.实验表明,将ETM 多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征.     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

基于小波变换及Matlab的遥感图像压缩效果分析

主要对小波变换在遥感图像压缩中的应用进行了研究。首先对小波变换理论及其实现进行了简要的介绍。然后,重点分析了小波变换分解层次、阈值选择对图像压缩效果的影响。利用MATLAB小波工具箱提供的小波变换函数,采用haar小波、db小波、sym小波、coif小波、bior小波进行遥感图像压缩,并对压缩效果进行了分析比较。结果表明,随着压缩倍数的增加,所需小波变换的分解层次也相应增加;但当压缩倍数选定后,对于大小一定的遥感图像,小波变换分解层次达到某一定级次时,再增加变换的分解层次,对压缩效果的作用甚微。因此,当图像大小一定时,压缩倍数和小波变换的分解层次之间存在一个较佳匹配问题。同时,通过实验数据,说明了在小波压缩过程中,阈值对压缩图像的压缩比和能量保持比的定量影响,表明将小波变换用于遥感图像压缩具有压缩比大,压缩效率高的优点。实验结果为小波变换在遥感图像压缩中的实际应用提供了理论参考。     

基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。     

遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。     

雷达与光学图像小波融合方法研究

本文基于区域差的绝对值,提出了一种新的双正交小波融合算法,并应用于TM与JERS-1SAR的融合研究中。该方法与传统的小波融合相比,更能充分利用参与融合影像的信息,具有更强的数字图像细节表征能力;与基于区域方差的小波融合相比,具有更小的计算量;与主成分融合、乘法融合及Brovey融合等方法相比,具有更好的光谱保持能力,且该小波融合结果更清晰。实验表明,该算法是一种实用有效的融合法。     

多源遥感影像深度特征融合匹配算法

针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹...     

基于轮廓小波变换的航空影像建筑物识别

在对航空影像中的建筑物进行识别提取时,建筑物顶部的轮廓信息是一个重要的判断依据。基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖有效的建筑物识别方法:首先,利用改进标记分水岭算法提取建筑物区域。然后,对每个分割得到的建筑物区域,提取其轮廓,对轮廓进行基于平稳小波变换的仿射不变量计算,并构造建筑物模型数据库,利用相关系数实现了建筑物的有效识别。