基于两通道不可分a trous-Curvelet变换的遥感图像融合

以同一场景多光谱和全色图像为研究对象,提出了一种基于两通道不可分矗trous-Curvelet变换的遥感图像融合算法.算法首先结合à trous小波变换和Curvelet变换的优点,构造出两通道不可分à trous-Curvelet变换方法,并将其与IHS变换相结合对图像进行多分辨率分解,然后依据高、低频层系数的特点采用不同的加权融合规则进行融合,最后用IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,相比于常用的基于小波变换等融合算法,新算法在光谱信息的保持和空间信息的增强上取得了更好的效果.     

一种多波段SAR图像伪彩色融合算法

针对多波段SAR图像互补信息的利用问题,提出了一种基于Contourlet变换与IHS变换结合的伪彩色融合算法.利用最佳指数模型选择出信息量最大、相关性最小的三个波段图像,实现RGB到IHS彩色空间的变换;然后用Contourlet变换对Ⅰ分量和另一波段SAR图像进行多尺度分解,分别得到低通近似子带和方向高频子带.对方向高频子带定义一个边缘信息量测因子融合策略进行融合,近似子带用平均方法融合,并进行Contourlet重构得到融合后的Ⅰ分量.结合H、S分量进行IHS到RGB空间的反变换.综合了不同波段图像特征,把人眼难以分辨的灰度转化为可分辨的色彩,保持SAR图像空间分辨率的同时,增强谱分辨率,仿真实验结果证明了该方法是有效的.     

基于局部统计特性和IHS变换的遥感影像融合

针对传统的高通滤波方法,提出了利用遥感影像的统计特性和IHS变换进行融合的方法。该方法通过对两幅遥感影像直方图匹配,进行影像融合。采用偏差指数、平均梯度和不同关系数三个指标对融合结果进行了定量评价。实验结果表明,与传统的高通滤波法相比,该方法在提高了多光谱影像空间分辨率的同时,更好地保留了多光谱影像的光谱信息     

基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像自适应融合算法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。提出了一种自适应的基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像的融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行非采样轮廓波变换(NSCT),然后对分解得到的近似分量以及各层金字塔各方向的细节分量利用本文提出的自适应基于局部特征的融合准则进行影像融合,通过非采样contourlet逆变换得到新的I分量,最后与H,S分量一起还原到RGB空间,得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。采用一组多光谱图像和全色图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、光谱扭曲度和相关系数5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。实验融合图像的目视效果和统计指标均优于传统的IHS融和方法、小波融合方法以及contourlet变换方法。     

一种新的基于小波变换的图像融合方法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性     

基于空谱信息协同与Gram-Schmidt变换的多源遥感图像融合方法

多光谱和合成孔径雷达图像的融合可以保留每个数据的优势, 有利于提高土地覆盖分类精度。然而, 当前的一些图像融合方法不能完全利用原始数据的光谱信息与纹理细节。为了克服上述问题, 提出一种基于空谱信息协同和Gram-Schmidt变换的融合方法。在所提方法中, Sentinel-2A图像和高分三号(GaoFen-3, GF-3)图像分别经过不同的预处理操作。由于灰度共生矩阵能有效提取图像的纹理信息, 因此将其应用于Sentinel-2A图像以提取结构特征, 并将空谱信息协同的多光谱图像与GF-3图像通过Gram-Schmidt变换进行融合。实验采用主成分分析法和传统的Gram-Schmidt变换作为比较方法。为了确定融合算法的有效性, 采用5项评价指标(包括平均梯度、空间频率、均值、标准差和相关系数)来衡量融合图像的质量。此外, 由于随机森林具有优秀的训练速度和出色的分类性能, 将其用于土地覆盖分类。随机森林的分类精度、Kappa系数和分类结果图作为融合方法的评价标准。实验结果表明, 与单独使用原始Sentinel-2A相比, 所提方法可以将整体精度提高多达5%, 具有提高遥感卫星图像土地覆盖分类精度的潜力。     

像素级多分辨图像融合技术概述

多分辨率图像融合算法是目前常用的图像融合方法,可分为多分辨金字塔融合算法和基于小波变换的融合算法。详细介绍了各类金字塔的演变过程、构成方法和融合规则,并分析了各自的优缺点;还论述了基于小波变换的多分辨率图像融合方法,包括离散小波变换图像融合方法、小波树图像融合方法和小波标架图像融合方法。最后,对这两类融合算法作了比较,证明了该算法比其它方法具有更好的性质。     

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。     

优化视觉特性型多波段SAR图像像素级融合方法

针对多波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像数据特征,提出了一种优化视觉特性型像素级融合方法.该方法基于优化图像的视觉特性以及像素级融合的要求,利用小波变换对各波段SAR图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起.仿真实验证明,该算法可形成比单波段图像细节信息更为丰富、目测更为直观、统计特性更优的融合图像.     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

基于四通道不可分提升小波的多聚焦图像融合

张量积小波及其提升小波只强调图像的水平方向和垂直方向的边缘,造成其在应用于多聚焦图像融合时结果图像的空间分辨率不高;而二维四通道不可分小波对图像进行融合时虽有较高的空间分辨率,但由于对图像进行分解和重构时采用了卷积运算,使得融合方法的运算量增大。针对上述问题,把二维四通道不可分小波滤波器组进行提升分解,并提出了一种基于此提升分解方案的多聚焦图像融合方法。首先,对二维四通道不可分小波滤波器组的多相位矩阵进行提升分解,并利用所得提升方案对源图像进行分解;其次,对分解后的低频子图像和高频子图像分别进行融合,得到融合金字塔;最后,做二维提升小波逆变换,得到融合后图像。利用熵、平均梯度和清晰度等客观指标对融合结果进行评价。实验结果显示,所建议提升小波融合方法比张量积小波和张量积提升小波融合方法及轮廓波融合方法有较高的清晰度,比提升之前的二维四通道不可分小波融合方法速度有了较大提升。     

6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

针对经典的奇异值分解(singular value decomposition, SVD)在图像处理中的不足,提出了一种6通道多尺度奇异值分解(multi-scale SVD, MSVD)的构造方法,并将其应用于多聚焦图像融合中。首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,给出了一种6通道MSVD的构造方法。其次,对参加融合的多聚焦图像进行6通道MSVD分解,得到高层低频和各层5个方向的高频,对分解的低频子图像采用取平均、高频子图像采用区域能量取大的融合规则进行融合,并进行MSVD逆变换得到融合结果图像。最后,对融合结果图像进行主观分析和客观评价。实验结果表明该方法有好的视觉效果,融合结果图像有较高的清晰度和较丰富的边缘细节信息,且没有方块效应。从客观指标看,该方法有较高的清晰度和空间频率,其清晰度和空间频率比基于离散小波变换、基于提升小波变换、基于曲波变换和基于轮廓波变换的融合方法都高。     

基于SNIC的双时相SAR图像超像素协同分割算法

针对面向区域的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测方法中存在的双时相图像边缘和空间对应关系不一致的问题, 提出了一种基于简单非迭代聚类(simple non-iterative clustering, SNIC)的双时相SAR图像超像素协同分割算法。首先, 构造一幅包含双时相SAR图像特征的融合图像, 计算待处理像素点到聚类中心的像素强度相似度和空间距离相似度。其次, 采用一种高效的多尺度弱边缘检测算法, 对双时相SAR图像分别进行边缘检测并融合边缘检测结果。最后, 将像素强度相似度、空间距离相似度和边缘信息进行加权以替代原始SNIC算法中的距离测度, 实现对SAR融合图像的超像素分割, 得到与双时相SAR图像中真实地物边缘均贴合的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测双时相SAR图像的超像素协同分割实验结果表明, 该算法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他7种经典方法。     

基于二进小波变换的图像分辨率增强算法

增强图像的分辨率意味着在保持图像清晰度的情况下对图像进行放大。传统的分辨率增强技术是图像插值,它通常要求原始图像满足一定的平滑条件,这常常损失增强后图像的奇异性,使图像中物体边缘和纹理变得模糊。本文提出了一种基于图像多分辨率分析的增强算法,通过估计原始图像在更高一级分辨率上的小波系数,可以得到更为清晰的增强效果,同时保留原图像的奇异性。     

基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

Multisensor image fusion algorithm using nonseparable wavelet frame transform

1.INTRODUCTION Withtherapidimprovementofsensortechnology,numerousmultisensordata,whichoftencontaincom plementaryandredundantinformationaboutthere gionsurveyed,areobtainedinmanyfieldssuchasre motesensing,medicalimaging,machinevisionand militaryapplications.Sensorfusionisincreasinglybe comingapromisingresearcharea.Itcanbedivided intosignal,pixel,feature,andsymbollevels.The papermainlyaddressestheproblemofpixellevelim agefusion.Throughcombiningregisteredimages generatedbydifferentimagingsyst…     

基于NSST域灰度关联分析的多聚焦图像融合方法

根据多聚焦图像的成像特点,并利用非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)在图像融合领域的优势,将非下采样剪切波变换运用于多聚焦图像融合.由于NSST会将图像分解为一幅低频图像和若干幅高频图像,对于低频图像采用了基于标准差的融合策略,而针对高频图像的特点,利用灰度关联分析在图像融合中的优势,将其运用在高频图像的融合中.后将低频图像和高频图像的融合图像进行NSST的逆变换后得到了融合图像.计算机仿真实验表明:相比于传统的剪切波交换,本文提出的图像融合方法提高图像的融合质量,增加了图像的信息量,具有一定的有效性和实用性.