基于IHS变换和主成分变换的遥感影像融合

针对IHS变换融合影像时存在较严重的光谱失真现象,利用主成分变换对IHS变换法进行了改进.新方法首先对多光谱影像做IHS变换得到亮度I,色度H,饱和度S三个分量,然后用I分量和高分辨率全色影像做主成分变换,并提取第一主分量,并以I为标准进行直方图匹配;将匹配后的影像与H,S进行IHS反变换得到新的多光谱图像.主观视觉分析和客观参数表明,该方法不仅很好的保留了影像的光谱信息,而且兼顾了地物细节能力的表达.     

基于改进IHS变换的遥感图像融合新算法

为改善IHS变换对图像细节信息的丢失,提出了一种基于改进IHS变换的遥感图像融合新算法.针对IHS变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息,利用基于变异量子行为的粒子群优化算法（MQPSO）改进IHS变换过程,通过MQPSO算法来求解IHS变换中光谱强度分量,将图像融合问题归结为最优化问题.仿真实验结...     

基于IHS色彩空间和Contourlet变换的图像融合方法

本文提出一种基于Contourlet变换与IHS色彩空间的图像融合方法。该方法首先对彩色图像进行IHS空间转换,然后对待融合图像的I分量做融合规则融合即首先对I分量做Canny算子运算。在计算出图像的边缘点后,再对边缘点和非边缘点做不同规则的融合。该方法对彩色图像的处理能有效的提供图像的清晰度和相关系数。实验仿真结果表明：与加权融合、PCA融合方法比较,该方法能有效改善融合质量并取得较好的视觉融合效果。     

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.     

基于松鼠搜索算法与IHS变换的遥感图像融合

图像融合的目标是将低空间分辨率的多光谱(multispectral, MS)图像与高分辨率的全色(panchromatic, PAN)图像进行融合,得到具有高光谱和空间分辨率的图像。针对基于强度-色调-饱和度(intensity-hue-saturation, IHS)变换的融合后图像会出现光谱扭曲的问题,提出了一种结合改进的松鼠搜索算法和IHS变换的图像融合方法。首先,通过考虑融合后图像与原全色和多光谱图像之间的关系建立光谱保真和空间保真项,并引入边缘信息保持项,建立了优化目标。其次,为了克服松鼠搜索算法(squirrel search algorithm, SSA)的探索能力不足、可能导致过早收敛于局部最优的缺点,引入了自适应的捕食者存在概率策略和根据个体间距离自适应调整搜索步长的策略来平衡算法的探索和利用能力,并且引入了高斯算子和柯西算子来提高算法的局部搜索能力。最后,根据优化的控制参数,通过参数化自适应IHS变换重建目标图像。将该方法在QuickBird和IKONOS数据集上进行对比实验,结果表明方法是实用的,在保留空间信息的同时能减少光谱失真。     

基于分数阶样条小波与IHS变换的图像融合

该文提出用分数阶样条小波和Intensity-Hue-Saturation（IHS）变换结合的方法进行高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像的融合。分数阶样条小波由于具有良好的分数阶逼近性能，在分解图像时可得到更多的细节，而IHS变换在处理图像时会扭曲光谱特性，通过两者的结合，可得到高分辨率、多光谱图像。将该方法和传统‘Daubechies3’小波与IHS变换相结合的方法比较，实验结果证明了分数阶样条小波更多地保留了高分辨率图像的空间特性和低分辨率图像的光谱特性。     

基于目标提取和小波变换IHS图像融合算法

针对传统的IHS(Intensity-Hue-Saturation,强度-色调-饱和度)融合算法会使部分光谱信息丢失,提出一种基于目标提取和双正交小波变换的IHS图像融合算法,主要应用于红外图像与可见光图像的融合.算法首先采用基于区域能量的算法在红外图像进行目标提取,将目标图像与可见光图像进行IHS融合.对融合后的图像进行小波变换,变换得到的高频分量与低频分量分别提出适合的改进融合规则.通过实验数据分析,该算法得到的图像包含的信息更多,图像的清晰度更高.     

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。     

一种改进的IHS图像融合新算法

在详细研究图像色调饱和度与强度关系的基础上,利用图像强度与色调饱和度有相似平滑度这一性质提出了一种将最小二乘原理应用到IHS图像融合中的新方法.该方法通过图像平滑度限定条件和能量守恒限定条件,使用最小二乘法估计融合后图像的色调饱和度分量.根据主观目视判断和客观评价指标对融合结果进行了比较和分析.仿真试验表明,新方法能够使融合图像具有较高的空间分辨率,能很好地保持原有多光谱图像的光谱特性;可以显著减小融合后图像的颜色偏差,从而提高了融合图像的质量.     

基于空间频率和小波变换的图像融合方法

为了更好的对多光谱图像和高分辨图像进行融合，根据小波变换有三个方向的高频细节这．特点，提出了一种计算空间频率的新方法。利用这种空间频率、IHS和小波变换方法对多光谱图像和高分辨图像进行了融合，得到了具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像，并对融合图像进行了评价。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统IHS变换法和传统小波变换方法。     

基于二代Curvelet和PCA变换的遥感影像融合

提出了一种基于二代Curvelet变换和PCA变换的图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像进行PCA变换得到各个主成分,然后对高分辨率图像和低分辨率图像的前三个主分量进行Curvelet变换,并进行系数调整实现融合.最终得到PCA反变换后的融合图像.经实验结果表明,该方法有效,优于传统的融合方法.     

基于主成分分析的高炉操作炉型评价

针对目前高炉操作炉型管理模型中存在用于评价炉型的指标多且重叠性大的问题,提出一种基于主成分分析的改进方法.该方法能够从传统评价炉型的指标(焦比、煤比、综合焦比、利用系数及铁水硅含量)中生成3个核指标,新的核指标空间相互独立,且能够代表原有的指标,从而解决了指标多且重叠性大的问题.在国丰1号1 780 m3高炉,开发应用了该改进的高炉操作炉型模型,确定了该高炉的主要操作炉型类别并对其进行了评价.     

基于改进PCA的DOA估计方法

提出了一种改进的主分量分析迭代算法,进行了仿真实验,得出的结论为本算法在估计弱信号性能时要比多重信号分类算法方便。     

基于多形态学成分分析的图像融合

将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析（MCA）的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示（JSR）的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明,提出的图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于先进的图像融合算法。     

基于核主成分分析的图像去噪

本文简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪问题。通过使用核函数，在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理，基于MDS的思想，使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系，通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系，基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像，从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的。对比原有的MDS方法，本文的算法更稳定，对图像的噪声部分有更好的去除效果。     

基于核主成分分析的图像去噪

简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪方法.通过使用核函数,在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理.基于MDS的思想,使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系,通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系,基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像,从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的.比原有的MDS算法更稳定,对图像的噪声部分有更好的去除效果.     

基于Contourlet和IHS的遥感图像融合

针对目前最新发展的Contourlet变换较小波变换能提供更丰富的方向和形状,有助于捕捉图像中的几何结构,提出了一种新的基于Contourlet变换和IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换的遥感图像融合方法,首先对多频谱图像进行IHS变换,然后对所得的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,再对得到的低频近似系数和高频细节系数采用一定的融合规则得到一个新的亮度分量,并对其做逆向的IHS变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在保留多频谱图像的频谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了融合图像的信息量,并且优于同等条件下的小波变换方法,该方法是有效可行的.