基于小波稀疏基的压缩感知遥感图像融合算法

针对遥感图像融合提出了一种基于小波稀疏基的压缩感知算法,该算法利用IHS变换法得到的高空间分辨率融合图像有尖锐边缘及小波变换能较好的保持光谱信息的优势,将多光谱图像的I分量和全色图像进行小波变换;根据其高低频分量的特点,对其低频分量采用小波稀疏基的系数加权融合法,高频分量采用边缘提取法分别进行融合,最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到最终融合结果。实验结果表明,不同的小波稀疏基系数对融合结果有较大的影响,且所选算法的融合效果优于系数最大值法及传统融合方法。     

一种基于模糊积分的图像最优融合方法

为极大保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和空间分辨率信息,提出一种基于模糊积分的图像最优融合方法。综合光谱信息和空间分辨率2个单因素指标,在IHS（Intensity Hue Saturation）空间,对强度分量,的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明本方法是有效的。     

非下采样Contourlet变换耦合锐度制约的遥感图像融合

当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量珔I,将珔I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.     

改进的阈值加权平均HSV与小波变换图像融合

为提高图像的空间分辨率、增加图像的细节信息,改善HSV融合和小波融合中存在的光谱失真、原SAR与ETM图像的纹理特征保持不良等现象.提出一种改进加权平均法的HSV与小波变换融合方法.将ETM图像转换到HSV彩色空间,得到亮度分量V.将高分辨率的SAR图像与该分量进行小波分解,得到高低频信息,将低频信息按照提出的改进的加权平均法进行融合,高频信息按照绝对值最大法进行融合,得到新的亮度分量,再通过HSV逆变换得到新的融合图像.实验采用3 m分辨率的Cosmo-Sky Med图像和30 m分辨率的Landsat8图像进行实验.研究结果表明:该融合方法能够提高图像空间分辨率,在地物细节和光谱特征方面保持良好.     

基于IHS变换和小波变换相结合的IKONOS影像融合技术

为了充分利用各种遥感影像的信息,基于多分辨率小波融合的融合方法在近几年来得到了广泛的应用。针对IKONOS卫星的全色波段和多光谱波段的影像,提出了一种基于IHS变换和小波变换结合的影像融合方法。对比实验表明了这种结合两种变换的融合方法能够有效保持IKONOS卫星全色影像高空间分辨率的同时,且能较好地保留多光谱影像的光谱信息。     

一种基于结构相似度的IHS与小波变换相结合的遥感影像融合算法

针对分别使用IHS变换和小波技术进行融合实验时有较大的色彩畸变的问题,提出了一种基于结构相似度的IHS与小波变换相结合的融合算法.首先对多光谱影像进行IHS变换,对多光谱影像的亮度分量Ⅰ和全色波段影像进行小波分解;然后采用二者高频系数绝对值较大者作为新的Ⅰ分量的高频系数,而新的Ⅰ分量的低频系数由二者的低频系数进行加权平均获得,权值通过计算Ⅰ与全色波段的SSIM来自适应地确定.实验结果表明该算法在提高影像分辨率的同时,能很好地保持影像的光谱特征.     

基于卷积神经网络超分辨率重建的遥感图像融合

为了充分利用多光谱图像的空间信息,获得更好的融合结果,本文提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)超分辨率重建的遥感图像融合方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换,选取亮度分量I进行基于卷积神经网络的超分辨率重建(super-resolution convolutional neural network,SRCNN),增加扩展后图像的空间细节信息;然后对重建过后的多光谱图像的亮度分量I和全色图像进行基于小波变换的融合,融合规则为绝对值最大,改变传统算法中融合图像的高频分量全部来源于全色图像的情形;最后逆IHS变换得到分辨率较高的多光谱图像。实验结果表明,该算法的融合效果优于其他对比算法,能有效地降低图像融合过程中空间信息和光谱信息的损失。     

多源遥感影像融合的图像质量评价及变化区域识别

遥感技术的发展以及遥感数据的广泛应用,使得影像信息及其变化信息的自动识别的需求日益迫切.论文利用TM(1998)、SPOT(2002)、ALOS(2006)3个时相的不同传感器接收的影像数据,进行小波变换与IHS变换相结合的影像融合处理,并进行融合影像的评价以及变化区域的识别研究,得出以下主要结论:小波变换与IHS变换相结合的影像融合方法既提高了影像的信息量,又较好地保持了影像的光谱特征;融合影像信息量的增加程度与原始多光谱影像的空间分辨率相关,原始多光谱分辨率越低,融合后信息量增加越多;从融合影像上还可以直观地看出,不同时相的影像融合时,有利于地物变化区域的自动显现,以此进一步地进行变化区域的自动提取与分类,促进遥感影像的应用.     

IHS变换域的遥感图像NSCT融合算法

针对非采样Contourlet变换(NSCT)在多光谱图像与全色图像融合时复杂度较大的问题,提出一种IHS变换域的多光谱图像与全色图像NSCT融合算法.该算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后再将强度分量图像与全色图像进行基于NSCT的融合,得到新的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,将IHS变换与NSCT相结合,有效地减少了融合计算量.另外与小波变换、Contourlet变换、NSCT等多分辨率分析的遥感图像融合算法相比,该算法还有效地减少了融合图像的光谱扭曲,提高了融合图像的视觉效果.     

基于IHS变换和Curvelet变换的卫星遥感图像融合方法

全色图像和多光谱图像融合是合成高分辨率彩色遥感图像的常用方法之一,高质量的彩色图像需要融合全色图像的高空间分辨率和保持多光谱图像的光谱特性.为提高融合图像的质量,文中提出了一种基于IHS和Curvelet变换的遥感图像融合方法,该方法首先将多光谱图像进行IHS变换,然后将代表空间分辨率的I分量与全色图像进行Curvelet变换,并进行标准差融合,最后逆变换成高质量的彩色图像.实验测试结果表明:文中方法合成图像的信息熵、相对无量纲的全局误差和通用图像质量指标均优于其他方法合成的图像,文中方法融合图像的平均梯度和相关系数与小波变换、PCA变换方法相当;文中方法的融合效果要优于其他方法.     

基于SPOT与ETM+影像融合方法的实验及融合质量评价

通过对SPOT影像全色波段和ETM+多光谱影像、ETM+全色波段和ETM+多光谱影像两组数据的实验,从定性、定量的角度对两种融合方法进行了分析和评价,归纳出适用于SPOT全色波段与ETM+多光谱影像和ETM+全色波段影像与ETM+多光谱影像的融合方法.     

Current progress of information fusion in China

Information fusion is a challenging task to extract the required information for high-level applications from various homogeneous or heterogeneous sensors. This paper summarizes some improvements in recent five years in the presented structure of information fusion, including estimation fusion, image fusion and others. Some technologies of information fusion and their variants are discussed. Although the state-of-the-art of the algorithms for information fusion have been proposed, there still remains some fundamental challenges with regard to exploiting the emerging multi-sensors＇ characteristics and their special structures. Finally, some potential prospects of estimation fusion and image fusion are discussed.     

信息融合技术的方法与应用研究

信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学研究方向,在军事和民用领域已经展现出的有效与广阔的理论和应用前景。文章在对信息融合技术应用现状研究的基础上,介绍了信息融合的定义、功能、实现步骤,阐述了信息融合常见算法及其优缺点,最后指出了信息融合技术存在的问题和发展趋势。     

多传感器分布式协方差信息融合Kalman滤波理论

对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,提出了计算局部估计误差协方差公式。作为特殊情形,还提出了定常系统的稳态最优信息融合Kalman估值器,其中用解Lyapunov方程计算局部估计误差协方差。同集中融合Kalman估值器相比,可减小计算负担。同单传感器Kalman估值器相比,可提高精度。它们构成了统一和通用的分布式协方差信息融合Kalman滤波理论。     

多源遥感图像融合平台的设计与实现

介绍了图像融合的框架层次结构，以及像素层、特征层和决策层3层图像融合的方法及其相互关系。分析了图像融合平台的设计与实现方法，选择基于DS证据理论和模糊Kohonen神经网络聚类算法，进行了适当改进，并加以验证。结果表明，模糊Kohonen神经网络聚类算法的聚类精度和聚类速度都要优于传统算法。     

目标跟踪中的信息融合技术

在目标跟踪中，单一传感器检测到被测对象的某些信息，而信息融合可融合多传感器信息，获取对对象较全面的认识。比较全面地阐述了目标跟踪中信息融合的结构和方法。分析了各跟踪方法的特点，提出了信息融合发展中的一些值得关注的问题。     

多源信息融合故障诊断方法研究进展

简述多源信息融合与故障诊断的关系,指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述,并分别说明其诊断原理与研究现状;指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断,按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论、模糊集理论、粗糙集理论和人工神经网络的融合故障诊断。最后展望了信息融合故障诊断方法的未来发展趋势。     

多源遥感数字图像融合评价

多源遥感数字图像融合是数字图像处理的一种重要方法，但目前融合评价的研究比较薄弱，文章总结了目前融合技术现状，提出了融合流程，突出评价作为融合的重要一环，起着控制融合流程的作用；提出一些评价方法并和现有的评价方法相结合建立了较完整的评价体系。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统图像融合算法某些方面的不足,提出了一种基于Conlourlet变换的多聚焦图像融合算法。首先对两幅多聚焦图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率层次下的Contourlet系数,包括低频分量和高频分量,利用Contourlet变换将图像的低频子带与高频子带进行分离,低频部分采用平均方法求出相关系数,高频部分采用绝对值取大的方法求出相关系数,对两个相关系数进行融合处理。实验结果表明,与传统的多聚焦图像融合算法相比,该算法增强了图像融合在细节方面的表现能力。     

冷聚变研究的争论

简要介绍了冷聚变研究的争论,列举最近冷聚变研究的令人信服的实验证据,包括:反常核聚变——Fleischmann-Pons效应的实验;常温下的正常核聚变,热核聚变反应中的反常核产物的实验证据。实验证实:冷聚变是能够真实发生、可信的。