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。     

基于Contourlet变换和全变差的图像融合

针对基于小波和全变差的图像融合方法的缺点和不足,提出了一种基于Contourlet变换和全变差算子的含噪图像融合方法,这种方法在融合图像的同时,也对图像进行了去噪处理.首先对图像进行Contourlet变换,对得到的低频子带用分块主成分分析的方法进行处理,以估计传感器的退化算子,然后进行低频部分的融合;将高频系数归一化的全变差算子的模作为权因子进行高频部分的融合,以经Contourlet逆变换后得到的融合图像作为初始值,经过迭代演化,最终得到了去噪的融合图像.实验结果表明,该方法得到的图像视觉效果更好,信息熵更高.     

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。     

一种基于非降采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

给出了一种非降采样Contourlet变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法.非降采样Contourlet变换是一种平移不变的小波变换方法,且具有良好的方向选择性,其对图像做多分辨率分析得到的高频子带,有效地表达了图像中的细节特征信息.结合HIS变换,非降采样Contourlet变换将细节注入到多光谱图像得到的融合图像,不但具有较高的空间分辨率,而且有效保持了多光谱图像的光谱特征.实际的SPOT全色图像和TM多光谱波段融合结果表明,所提议方法的性能优于目前广泛使用的小波域方法如离散小波变换和A Trous小波变换以及Contourlet变换等融合方法.     

基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法

非子采样Contourlet变换(NSCT),是针对Contourlet变换的一些局限性进行了改进,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解.提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法.首先对多聚焦图像进行NSCT变换;然后对变换得到的低频分量系数采用改进的加权平均融合规则进行融合处理,对高频分量的最高层和其它层系数分别采用绝对值最大和改进的区域方差融合规则进行融合处理;最后重构图像得到融合结果;并给出了实验结果.对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于常用的融合方法和参考文献的融合方法.     

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.     

基于非下采样Contourlet变换的 SVM多聚焦图像融合

提出基于非下采样Contourlet变换的支持向量机(SVM)多聚焦图像融合算法. 采用非下采样Contourlet变换分解图像得到不同频域子带系数. 针对直接取系数绝对值最大融合规则不能反映图像区域的缺点,提出SVM分类系数融合规则. 根据各子带系数物理意义将区域方差、区域能量作为SVM核函数参考量来选择清晰像素点系数,根据融合系数重构得到融合图像. 结果证明该算法能有效并准确地融合图像中的信息.     

基于Contourlet变换的红外视频监控图像去噪算法研究

提出了将基于Contourlet变换结合循环平移的去噪算法应用到红外视频监控图像中。对于加性高斯噪声背景下的红外视频图像,实验结果表明,本算法较基于传统小波变换,小波变换结合循环平移以及单一使用Contourlet变换的算法,可以更有效地提升图像去噪后的视觉效果,同时明显提高了图像的峰值信噪比(PSNR).     

基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点，提出了一种基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法．该算法将源图像分解至Contourlet变换域，在不同尺度、不同方向的子带中结合区域特性进行图像融合，低频和高频子带中分别采用区域方差和区域能量作为融合规则，最后通过反变换得到融合图像．实验结果表明，所提出的算法能够更好地提取原始图像特征，融合后的图像具有更好的主观视觉效果，与经典的梯度金字塔算法和小波变换算法相比，新算法的均方误差最大值仅为前二者的34．8％和42．6％．     

基于小波变换的遥感图像融合算法

提出了一种基于小波变换的遥感图像融合的新方法。给出了梯度滤波器的矩阵形式，改进了Petrovic提出的灰度图像融合方法，并将其应用于ETM图像融合。和两幅原图像及灰度融合图像相比，新方法是有效的，不仅较大地增强了图像的空间细节表现能力，而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

多级抗混叠滤波器的优化设计

针对在大抽取率的情况下,采样率变换系统对抗混叠滤波器性能指标的高要求,讨论了采用多级变换实现大抽取率采样变换的工作原理,并利用MATLAB对多种分级组合时滤波器的阶数和乘法运算量进行了仿真分析,最后给出了实现多级采样率变换系统优化设计的基本原则.     

基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法

针对多光谱图像和全色图像的特点,提出一种边缘检测和小波变换相结合的遥感图像融合方法。该方法在传统图像小波变换的基础上,选择Canny算子对图像进行边缘检测。在小波域中,在各个尺度层对高频子带采用边缘检测,将边缘点完整保留,低频子带利用加权法,再进行小波逆变换重构融合图像。实验结果显示,该方法在保证光谱信息的同时,能有效地突出边缘细节,更好地保持图像的空间分辨力。与传统小波变换法遥感图像融合相比,信息熵提高了6.63%,清晰度提高了32%,相关系数提高了0.36%。     

基于Contourlet变换的纹理图像检索

提出了一种基于Contourlet变换的纹理图像检索算法。首先对纹理图像进行Contourlet变换,通过调整子带能量参数的次序,改进其旋转不变性,再提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和标准方差作为特征向量,最后采用Canberra距离进行相似性度量。实验结果表明,此算法在对纹理图像检索时具有良好的检索性能,并具有旋转不变性。     

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...     

基于多小波变换的遥感图像融合算法研究

多小波是小波理论的扩展,多小波分析能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。梯度加权平均法对高频小波系数的选取不是简单的丢弃,而是进行加权叠加,更大限度地保留了原始图像的信息。在遥感图像的融合中将两者结合,提出了一种基于多小波变换的遥感图像融合算法。以GHM多小波为例,通过Matlab编程实验,将梯度加权平均法融合结果与最大值选择法进行比较,得到了较好的效果。     

一种基于Contourlet变换的自嵌入图像水印算法

在对Contourlet变换分析的基础上,提出了一种基于Contourlet变换的自嵌入图像水印算法.该算法利用奇异值分解方法提取图像的特征信息生成水印,并将其通过量化的方法嵌入到图像的Contourlet域.实验结果表明:该算法具有较好的不可见性,可区分非恶意操作和恶意操作,并能对图像的篡改区域定位.     

基于NSCT-PCNN变换的多传感器图像融合

针对同源和异源的多传感器图像的特征,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的图像融合算法。首先,用NSCT对已配准的源图像进行分解,从而准确地提取出了二维和更高维的边缘纹理信息;其次,对低频子带系数采用区域方差进行了整合,从而得到融合图像的低频子带系数,而对高频子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过对所有子带系数进行NSCT逆变换,从而得到了融合图像。实验结果表明,该方法优于Mallat小波方法和传统的NSCT方法,有更好的视觉效果。     

融合显著区域和非下采样Contourlet变换的图像检索方法

为了提高图像的检索性能,基于显著区域直方图和非下采样Contourlet变换技术,提出了一种图像检索新方法。首先,以兴趣点为基础实现图像显著区域和背景区域的划分,并提取这两个区域的直方图作为颜色特征;其次,对图像进行非下采样Contourlet分解,获得高频子带的均值和方差作为图像的纹理信息;最后,将得到的颜色特征和纹理信息有机结合对图像进行检索。实验结果表明,该方法性能稳定,具有较高的检索效率。