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1αβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non-aliasingcontourlet transform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cycle spinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度-亮度-饱和度(hue-intensity-saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法.     

基于Curvelet和改进区域方差的遥感图像融合

为了同时提高多光谱图像与全色图像融合的空间分辨率和保留较好的图像光谱性,文章提出了一种基于Curvelet变换的图像融合新方法。首先对多光谱图像进行HIS变换,获得亮度I分量,对全色图像和亮度分量I进行直方图匹配,再对I分量进行平滑滤波;然后对全色图像与I分量进行Curvelet分解,分别得到低频与高频系数,对低频子带系数的融合规则采用改进的区域方差加权分析法,对高频子带系数采用拉普拉斯能量和算子结合改进的加权平均的融合规则;最后进行Curvelet逆变换和HIS逆变换得到融合图像。仿真实验得到了较好的客观评价数据和视觉效果。     

结合HSI变换与双通道脉冲发放皮层的彩色多聚焦图像融合

结合非下采样剪切波变换(NSST)和改进的拉普拉斯能量和以及双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM),提出一种新的彩色多聚焦图像融合算法.首先对源图像进行HSI彩色空间变换获得色调、饱和度和亮度分量,对源图像亮度分量采用NSST进行分解,获取相对应的高低频分解系数;然后低频分量系数依据改进的拉普拉斯能量和规则进行筛选,高频分量系数采用DCSCM进行融合,经过NSST逆变换获取亮度信息的融合分量;最后利用源图像与亮度分量的欧式距离关系实现色调与饱和度分量进行的分配,通过HSI逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明,算法取得了较好的视觉效果并且在互信息、结构相似度、边缘保留度等客观评价指标中具有优势.     

基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non aliasingcontourlettransform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cyclespinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度 亮度 饱和度(hue intensity saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法     

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。     

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.     

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.     

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.