基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中，IHS变换法与小波变换法具有互补性，文中把这两种方法结合起来，提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法。通过对具体影像的实验证明，该方法是有效的，达到了预期的目的。     

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IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中,IHS变换法与小波变换法具有互补性,文中把这两种方法结合起来,提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法.通过对具体影像的实验证明,该方法是有效的,达到了预期的目的.     

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.     

基于HIS变换和WT变换的遥感影像融合

遥感影像信息融合是近年来国际遥感领域的研究热点.传统的遥感影像融合主要是HIS变换法、加权平均法、PCA法等.利用小渡变换(WT)技术进行遥感影像融合是近年来的研究热点,但其直接舍弃了全色图像的低频率分量,在结果图像中容易出现分块效应.本文结合HIS变换和小波变换的互补性,提出了一种基于HIS变换和小波变换的遥感影像融合方法.通过实验、直观和定性分析,新方法既可以增强融合影像的空间细节表现能力,同时也很好地保留了多光谱影像的光谱信息.     

基于小波变换的遥感影像融合技术发展现状

多源遥感影像数据融合技术是解决海量遥感影像数据处理问题的一条有效途径。通过介绍目前基于小波变换的遥感影像融合技术发展状况,以及各种融合方法的优缺点和适用范围,为遥感影像融合系统的研究与开发提供参考。     

小波变换用于高分辨率全色影像与多光谱影像的融合研究

将小波的多分辩率分析与ＩＨＳ变换相结合,提出了叠加融合的新方法。它先对高分辨率影像进行了小波分解,得到的各小波面叠加到多光谱影像经ＩＨＳ变换后的强度Ｉ影像像中,使得融合影像最大限度地保留了多光谱影像的光谱信息,保持了原多光谱影像的反差,同时提高了它的清晰度和空间分辨率。     

一种基于atrous小波变换的遥感影像融合方法

针对遥感高分辨率全色影像同低分辨率多光谱影像的融合,提出了一种在àtrous小波变换基础上,可以使边缘特征增强的遥感影像融合方法。实验证明,融合后的影像不仅在很大程度上保留了多光谱影像的光谱特征,还提高了空间分辨率,特别是边缘特征得到进一步增强。     

一种基于àtrous小波变换的遥感影像融合方法

针对遥感高分辨率全色影像同低分辨率多光谱影像的融合,提出了一种在àtrous小波变换基础上,可以使边缘特征增强的遥感影像融合方法。实验证明,融合后的影像不仅在很大程度上保留了多光谱影像的光谱特征,还提高了空间分辨率,特别是边缘特征得到进一步增强。     

几种常见影像融合方法的比较

简述了多源遥感影像融合过程,并利用IKONOS-2的全色影像和多光谱影像,对常用的几种影像融合方法进行了试验与比较,同时对实验结果进行分析和讨论,结果表明小波变换融合算法总体优于其他几种融合方法。     

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。     

多源遥感影像小波融合方法研究与分析

多源遥感影像融合是遥感数据处理的重要内容之一.小波技术能分离影像的光谱信息和空间信息,进行不同尺度的多分辨率分解,在影像融合中具有独特的优势.相关的融合算法有很多,本文首先简要介绍了小波变换融合影像的基本思想;然后从小波变换的基本形式、与其它方法结合两个方面阐述各种融合算法的原理、存在的部分问题和改进办法;最后评价了小波变换技术在影像融合中的优缺点,指出应用多进制小波、智能化融合等是其主要的发展方向.     

基于小波变换的影像信息更新

本文详细阐述了利用小波变换与最小二乘匹配获取高精度的影像配准点的方法,然后讨论了利用小波正交分解与重建进行影像信息更新的技术途径,并给出了区域影像逐块更新的试验结果。     

基于二进小波变换的遥感影像镶嵌方法

提出了一种新的影像镶嵌方法，通过与经典的直方图色调匹配方法实验结果比较，证明该方法克服了相邻影像中局部灰度差异大的问题，保证了接缝邻域处的图像清晰度和光滑度两个方面的要求。     

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.     

HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型研究

分析提升小波变换的原理,提出HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型,融合同时相ETM+多光谱波段影像和全色波段影像,结合主观目视和客观指标综合评价.研究表明,静态小波变换和提升小波变换方法融合效果都优于常用的HIS,PCA和Brovey方法.且提升小波变换比静态小波变换方法的融合效果更好,提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,并大大提高了影像处理效率.     

基于HIS和小波变换的IKONOS影像融合

许多对地观测卫星能提供高分辨率的全色波段影像和低分辨率的多光谱影像,因而影像融合已成为遥感图像空间分辨率提高的一个重要工具.目前多种影像融合技术已发展起来,然而对于高分辨率的IKONOS影像,现有的算法很难产生满意的融合效果.本文提出了一种新的融合方法,结合了HIS变换和小波变换的优势来减弱IKONOS融合中的光谱扭曲.定量评价证明HIS和小波相结合的融合方法相比常规的HIS变换和小波变换在提高融合质量上有着重要意义.     

基于多进制小波变换的遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的理论和方法 ,然后在讨论多进制小波理论的基础上 ,提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法 ,该算法根据待融合影像分辨率之比确定采用多进制小波 ,从而最大限度的利用了待融合影像的信息 ,防止影像信息的丢失。通过对具体影像的实验 ,证明融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息 ,同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率。文中给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱波段影像、SPOT全色影像与TM影像的融合结果 ,并与其他方法进行了比较 ,证明了本方法的优越性和自适应能力     

基于多进制小波变换的遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的理论和方法,然后在讨论多进制小波理论的基础上,提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法,该算法根据待融合影像分辨率之比确定采用多进制小波,从而最大限度的利用了待融合影像的信息,防止影像信息的丢失.通过对具体影像的实验,证明融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息,同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率.文中给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱波段影像、SPOT全色影像与TM影像的融合结果,并与其他方法进行了比较,证明了本方法的优越性和自适应能力.