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.     

非下采样Contourlet变换耦合锐度制约的遥感图像融合

当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量珔I,将珔I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.     

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.     

基于小波稀疏基的压缩感知遥感图像融合算法

针对遥感图像融合提出了一种基于小波稀疏基的压缩感知算法,该算法利用IHS变换法得到的高空间分辨率融合图像有尖锐边缘及小波变换能较好的保持光谱信息的优势,将多光谱图像的I分量和全色图像进行小波变换;根据其高低频分量的特点,对其低频分量采用小波稀疏基的系数加权融合法,高频分量采用边缘提取法分别进行融合,最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到最终融合结果。实验结果表明,不同的小波稀疏基系数对融合结果有较大的影响,且所选算法的融合效果优于系数最大值法及传统融合方法。     

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.     

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.     

连分式插值结合卷积神经网络的超分辨率重建

基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法是数字图像处理领域近年来的研究热点。针对低分辨率图像在预处理时使用双三次插值导致图像丢失一些重要的高频纹理细节以及网络模型优化问题,文章提出了连分式插值结合卷积神经网络的超分辨率重建方法。在原有的轻量级基于卷积神经网络的超分辨率重建算法(super-resolution convolutional neural net work, SRCNN)网络模型基础上,首先采用Newton-Thiele型连分式插值函数将低分辨率图像插值到目标尺寸;然后利用3个卷积层进行图像特征提取、非线性映射、重建与优化;该文在网络收敛时利用Radam优化算法自适应地调整梯度,并且采用余弦衰减法逐渐降低学习率。实验结果表明,该网络模型能够在轻量级的卷积神经网络下获得更丰富的纹理细节和更清晰的图像边缘。     

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...     

基于光谱范围的IHS改进融合方法研究

针对Intensity-Hue-Saturation(IHS)融合算法对高分二号卫星多光谱(MS)影像和全色(PAN)影像融合时所产生的光谱失真现象,提出了一种基于光谱范围的IHS融合改进方法(SIHS).该方法首先将多光谱影像进行重采样,使其与全色影像大小相同,然后使用光谱范围对重采样后的多光谱影像各波段加权平均获得亮度分量I,再对全色影像和I进行直方图匹配,最后使用快速IHS融合算法得到最终融合影像.通过实验,将该方法的融合结果与FIHS、Gram-Schmidt和NNDiffuse融合结果进行主客观评价.结果表明该方法在对光谱信息保留上优于其他融合算法,可以更好地支持影像信息的分类和检测.     

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。     

基于ETM+遥感图像的图像融合试验及评价方法

为了对比分析不同方法在融合ETM+遥感图像的高空间分辨率全色波段和多光谱波段的效果,选取基于彩色技术的IHS和RGB变换、基于图像变换技术的PC变换、Gram-schmidt变换和基于算数技术的Brovey变换4种融合方法,对研究区域ETM+图像进行了融合,并采用衡量信息量的信息熵、标准差及衡量光谱保真能力的偏差指数和相关系数进行了融合效果评价。融合结果表明:依Brovey、IHS、PC、Gram-Schmit方法融合后的图像,其光谱保真程度逐渐降低。Brovey变换最大限度保持了原始图像的光谱信息,而空间信息的详细程度较差;IHS变换空间融合后的图像空间细节信息最大,但光谱保真能力差;PC变换和Gram-schmidt变换后融合图像的光谱保真和空间信息详细程度介于Brovey和IHS之间;Brovey和IHS有较好的融合效果。     

一种基于HSI和小波变换的遥感图像融合方法

在对同一地区低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像的融合中,单独采用传统的HSI(hue-saturation-intensity)图像融合方法会出现颜色失真问题和传统的小波融合中存在分块模糊现象.为了改进融合效果,本文提出了一种新的融合方法,将HSI和小波变换进行有机结合,首先通过HSI变换获得多光谱图像的亮度成分,采用改进的基于主分量分析方法的融合规则将它与全色图像进行小波融合,得到新的亮度分量.将新的亮度分量进行增强处理后,进行HSI逆变换获得最终融合图像.实验结果证明,该方法不但提高了融合图像的空间分辨率,突出了目标的特征信息,而且更好地保留了原有多光谱图像的光谱性质.     

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     

基于传感器光谱特性与分类的遥感图像融合

为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量,提出了一种基于广义亮度色度饱合度(IHS)变换与分类思想相结合的遥感图像融合算法.在充分考虑各波段传感器的相对光谱响应的基础上,在强度分量的构造和空间细节信息的注入方面进行了改进.改进后的方法首先对图像进行分类,然后采用高斯概率密度函数对分类构造后的影像进行加权融合,有效地改善了...     

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.     

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。     

基于短时傅里叶光谱与数据融合的土壤成分含量预测

土壤肥力是衡量土壤质量的重要指标.为了评估土壤质量和提高作物产量,迫切需要找到快速预测土壤成分的途径.首先提出Inception层短时傅里叶变换卷积神经网络(inception short-time Fourier transform convolutional neural network,简称I-STFT-CNN)单一光谱模型,然后提出2个融合光谱模型II-STFT-CNN(indirect inception short-time Fourier transform convolutional neural network)和CI-STFT-CNN(cascade inception short-time Fourier transform convolutional neural network),最后对这些光谱模型的性能参数进行对比.研究结果表明：相对于SVR(support vector regression),PLSR(partial least squares regression)和STFT-CNN(short-time Fourier transform convo...     

一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法

针对现有多光谱和全色图像融合算法空间和光谱特性难以兼顾的问题,文章提出了一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法,通过局部方差相似度自适应选择融合规则来改善现有问题。首先对多光谱图像主成分分析(principal component analysis,PCA)变换后的第一主分量和全色图像进行小波变换;其次根据系数矩阵局部方差相似度在2选1和加权平均之间自适应选择小波系数融合策略;最终由对应的逆变换获取融合图像。实验采用Landsat7和QuickBird卫星数据进行算法验证,并与基于PCA变换、小波变换(wavelet transform,WT)、基于局部算法的改进小波算法和自适应IHS(intensity hue saturation)算法进行比较分析。实验结果表明,该方法在提高融合图像空间和光谱质量上,综合性能优越。