基于小波变换的卫星遥感影像数据融合

遥感信息融合(Fusion)是遥感数据处理的重要内容之一。通过把高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的数据叠加,可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。首先概括了已有的遥感平台与数据,在给出小波分解基本模型的基础上,探讨了采用小波变换进行遥感信息融合的基本方法和实现流程。同时利用该方法,用于SPOT全色卫星影像数据和Landsat TM多光谱数据的融合处理。作为实际应用,给出了详细的小波信息融合结果,并证明了该方法是切实可行的。     

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。     

基于HIS变换与atrous小波分解的遥感影像融合

针对多光谱影像与全色影像的融合，本文在分析HIS变换及基于Mallat小波算法的影像融合方法的基础上，提出了一种基于HIS变换与atrous小波分解相结合的遥感影像融合方法，并给出了实现的过程．通过主观视觉效果分析与客观性能参数分析，新方法的性能优于HIS变换融合法、PCA变换融合法、小波变换融合方法，不仅较大地提高了融合影像的空间细节表现能力，井保留了多光谱影像的绝大部分光谱信息．     

基于小波变换和MNF变换的遥感影像融合

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析（Principal Corn-ponents Analysis,PCA）变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离（MinimumNoiseFrac-tion,MNF）变换考虑了噪声和融合区域,是一种完备的成分分解方法,小波变换（Wavelet Transformation,WT）融合也存在一定程度的光谱失真。由此,本文在分析MNF变换和WT的基础上,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其它融合方法的定量和视觉比较,发现该方法能得到更好的融合效果。     

遥感影像双线性插值小波融合方法

在进行同一地物的具有高空间分辨率的全色影像和多光谱遥感图像融合时,应用双线性插值的方法对多光谱图像进行插值,使之等于全色图像的空间分辨率．在此基础上,对两幅影像分别实施小波变换,提出了小波系数的融合运算公式．同时,为了说明本方法的可靠性,将其与近邻插值的小波变换、色彩变换(IHS)、Brovery变换等融合算法作了对比．仿真结果表明,该算法在提高影像空间分辨率的同时,图像的光谱信息损失最少．不失为一种较为理想的融合算法．     

基于B样条小波与IHS变换的SAR影像与可见光影像融合

本文采用B样条小波与IHS变换相结合的方法对SAR与可见光影像进行融合。首先对TM影像3个波段进行IHS正变换,然后分别对I分量和SAR图像进行三次B样条小波分解,分解后采用局部方差准则进行融合,最后重构图像。经验证,此方法不仅较大程度地增强了融合影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了光谱信息。     

基于小波变换影像融合方法的对比研究

影像融合可以在一幅影像中同时表达两幅以上的影像信息。本文以小波变换理论为基础,选取一幅多光谱影像和一幅全色影像作为实验数据,利用MATLAB软件,在对影像融合规则的确定上,分别提出了替代融合、加权融合以及基于绝对值最大共三种融合方法,分别经过定性与定量的比较分析,最终得出了基于绝对值最大的融合方法,优于另外两种融合方法的结论。     

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.     

基于小波变换的遥感影像融合方法的比较分析

利用ETM+的全色和多光谱影像,对基于小波变换的常用几种影像融合方法进行了实验与分析,实验结果表明,基于小波变换和MNF变换的融合影像的光谱失真比较严重,基于小波变换和主成分变换的融合效果最好,其光谱保真效果最好。     

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%。     

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.     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

基于小波变换的遥感图像融合方法

概述了图像融合技术的常用方法,着重介绍了基于小波变换的图像融合原理、融合算法与融合规则,并分析了不同的小波基及小波分解层数对图像融合效果的影响,最后总结了有效的图像融合结果的评价指标。     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

基于小波变换的自适应图像融合算法

在分析已有小波图像融合方法的基础上,针对高、低频融合规则的选择问题,提出了一种基于小波多分辨率分解的图像融合算法。该算法对小波分解后的低频子图像采用基于主成分分析的低频融合规则进行融合,而对高频子图像采用系数绝对值取最大和基于局部均值方差最大化的融合规则进行融合。实验结果表明,该方法提高了融合图像包含的信息量,最大可能地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且很好地保留了源图像中的边缘细节。     

基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合算法

为解决多聚焦图像融合问题,提出了一种基于不可分离小波框架(NWF)变换的融合算法：首先,对各原图像进行NWF变换;然后,根据变换后系数计算图像的对比度量测,融合处理为基于对比度量测的系数选取过程,并对选取后的系数进行一致性校验;最后,对组合后的系数进行NWF逆变换,得到融合后的图像．实验结果表明,该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题．     

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.