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提出了一种基于Contourlet变换的多聚焦图像融合方法.首先采用Contourlet变换对不同聚焦的图像进行分解,然后在不同的子带中进行图像融合.低频子带采用基于区域能量改进的融合算法;高频子带采用基于D-S证据理论的融合算法.实验结果表明,该算法能够有效地融合源图像信息,保持源图像特征. 相似文献
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为解决传统的图像插值算法因具有全局性而不能较好地处理图像边缘细节信息,且易在细节区域产生锯齿线的问题,提出了一种图像分辨率和对比度增强算法。该算法先用小波零填充算法得到高分辨率图像,并通过纠正残差过程来弥补丢失的边缘和纹理特征,然后对其进行定向循环平移操作。考虑到图像小波分解后水平、垂直、对角方向的高频分量能够反映图像这3个方向的边缘变化情况,从而利用图像不同方向的高频分量来刻画图像像素点不同方向的突变程度。根据这个突变程度来实现循环平移操作的自适应融合过程,这样可以避免过度抑制边缘细节信息。最后对重建的高分辨率图像小波分解后的高频分量使用非线性增强函数,提高图像对比度,突出边缘和轮廓信息。实验结果表明,该算法在增强图像空间分辨率和对比度的同时,保留了原图像包含的边缘和轮廓信息,不仅有较好的视觉效果,还有一定的抗噪能力。 相似文献
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为解决传统的图像插值算法因具有全局性而不能较好地处理图像边缘细节信息,且易在细节区域产生锯齿线的问题,提出了一种图像分辨率和对比度增强算法.该算法先用小波零填充算法得到高分辨率图像,并通过纠正残差过程来弥补丢失的边缘和纹理特征,然后对其进行定向循环平移操作.考虑到图像小波分解后水平、垂直、对角方向的高频分量能够反映图像... 相似文献
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为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果. 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2015,(2)
为提高融合效果,降低融合时间,提出了一种基于压缩感知的多光谱图像融合算法。对多光谱图像的强度分量和全色图像分别进行小波分解,仅对高频细节分量进行压缩感知测量,得到对应的观测值矩阵,利用正交匹配追踪算法对高频系数进行恢复,再利用高频系数融合准则,得到融合后的高频细节分量,最后进行小波逆变换和IHS逆变换,得到融合后的多光谱图像。实验结果表明:本文提出的压缩感知多光谱图像融合算法明显改善了融合结果图像的主观视觉效果和客观评价指标,处理数据量大大减少,融合时间缩短约60 s。 相似文献
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针对炭素材料X射线图像增强方法存在的增强效果问题,提出了基于小波变换与传统方法融合的增强方法.该方法充分利用了直方图均衡化能改善整幅图像对比度的能力和小波变换多尺度分析能力,首先用直方图均衡化方法对整幅图像进行灰度调整,然后对调整后的图像进行基于软阀值的小波高频增强,最后利用卷积滤波,平滑图像.实验结果表明,该方法对原图像中对比度差的细节有效地进行了增强,突出了图像的边缘特征,改善了图像的质量,其处理结果比现有的图像增强方法更令人满意. 相似文献
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石漠化遥感信息提取方法进展 总被引:1,自引:0,他引:1
梳理了石漠化研究领域内的相关文献,重点以遥感数据中的石漠化信息提取方法为主线,从石漠化评价指标、石漠化遥感信息提取两个方面进行分析和讨论,分析了人机交互解译、监督及非监督分类、面向对象等石漠化遥感信息提取方法以及多光谱遥感、高光谱遥感、微波遥感、无人机遥感等数据来源方面的进展与不足。并展望了中国当前石漠化地区遥感影像信息提取的发展,提出在未来研究中应重视石漠化程度分级指标的量化,同时应探索融合多源数据特征以进一步提升石漠化信息提取的精度。 相似文献
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SIFT特征匹配无人飞艇多光谱影像拼接 总被引:3,自引:0,他引:3
无人飞艇抗风能力弱、稳定性差且不符合航摄规范,采用传统方法对其所获取的影像进行拼接往往达不到较高的精度. 为此,该文提出一种基于尺度不变的特征变换进行多光谱遥感影像特征匹配的拼接. 将多光谱信息引入SIFT特征向量集,采用BBF(best-bin-first)算法和随机抽样一致性方法进行粗、精匹配处理和误差剔除,以SIFT特征匹配计算的最优变换矩阵实现光谱影像拼接. 对无人飞艇获取的多光谱影像拼接实验结果表明,所提出的方法能获取大量匹配特征点,且影像间的变换矩阵稳健,光谱影像拼接精度和效果能满足判读解译的需求. 相似文献
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多小波分析能够为图像提供一种比小波多分辨率分析更加精确的分析方法.彩色图像的表现形式主要有RGB混色系统和IHS显色系统.为了得到高质量遥感图像的融合效果,将多小波变换分别和2种系统结合,以GHM多小波为例,采用梯度加权算法,通过Matlab编程实验,得出了多小波变换和2种系统结合的各自优缺点,突出了多小波变换和RGB系统相结合的优势,实验结果明显. 相似文献
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针对遥感图象普遍存在的小目标,提出了一种新的自适应检测方法.该方法基于图象局部扭曲度和峭度所具有的非对称性和拖尾特性,自适应地确定具有小目标的感兴趣区域(ROI),并在该区域内,结合能量特征实现图象目标的分割.针对分割分的二值图象仍具有的干扰噪声和虚假目标问题,进行了二值数学形态滤波,并结合目标的面积特征实现了小目标的精确检测.计算机模拟仿真结果证明了所提出方法的有效性. 相似文献
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场景级变化检测策略可以容忍高分遥感影像的大量噪声,进而从语义层级更准确地描述遥感图像在前后时相的变化,为高分辨率影像变化检测提供了可能。本文提出了一种注意力引导的三维卷积神经网络用于高分遥感影像场景变化检测的方法。首先构建一个在AlexNet基础上进行简化的三维卷积网络,然后加入一个语义注意力模块来进一步提取地表覆盖变化显著的候选判别区域;最后输入分类层得到分类结果,整个框架以端对端、可训练的方式进行组织,直接由双时相场景切片通过卷积网络得到变化检测结果。为评估场景级变化检测方法性能,本文制作了一个语义级高分遥感影像场景变化检测数据集,在该数据集上的实验结果显示本文方法变化检测的准确率高于相关方法,验证了方法的有效性,初步展示了基于深度学习的场景级遥感变化检测的发展前景。 相似文献
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