基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法.该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像.实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力.     

基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与金色图像的融合，提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量：亮度I、色度H和饱和度S；其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与金色图像，并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量；最后作IHS反变换得到新的多光谱图像。实验分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法，在保留多光谱图像光谱信息的基础上，增强了融合图像的空间细节表现能力。     

基于小波变换的遥感图像融合研究——以黄河三角洲地区为例

针对黄河三角洲地区Landsat TM的多光谱影像和全色影像,提出了一种基于IHS变化和离散小波变换的遥感图像融合方法。该方法在IHS变换的基础上进行直方图均衡化;其次,利用离散小波变换的方法对多光谱图像的亮度分量I和全色影像进行融合;用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量I再进行IHS逆变换得到融合结果。实验证明,融合后的影像不仅保留Landsat TM多光谱图像的光谱特性,而且具有很高的空间细节表现能力。     

联合IHS 变换和MAP 估计的遥感图像融合

为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量, 提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation, GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximum a Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS 变换, 由多光谱图像得到强度分量; 其次针对强度分量和全色图像, 通过MAP 构建高分辨率图像的成像模型, 采用最速下 降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像; 进而依据GIHS 变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS 卫 星、Quickbird 卫星的多光谱图像和全色图像为例, 进行融合算法验证, 并与GIHS 融合算法、传统的小波变换融合 算法、小波变换结合IHS 变换的融合算法等进行比较分析, 实验表明, 新的融合方法具有更好的融合效果。     

基于小波包变换区域方差的遥感影像融合

介绍了基于小波包变换和区域方差的遥感影像融合方法.利用IHS变换和小渡包变换把全色影像和多光谱影像的相应分量分解为低频部分和高频部分,并分别采用加权平均法和区域方差法融合低频部分和高频部分,然后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像;最后采用MATLAB语言实现了这种方法.实验结果表明,这种方法在提高影像的清晰度、突出影像细节信息以及保留原始影像的光谱特征方面效果较好.     

IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合

本文针对低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合，提出了一种IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合方法。方法首先对多光谱影像作IHS正变换，得到亮度I、色度H和饱和度S三个分量：然后利用小波变换融合方法，融合多光谱影像的亮度分量与全色影像，并用融合后的影像替代多光谱影像的亮度分量；最后，利用IHS反变换得到新的多光谱影像。试验结果分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法，在增强融合影像的空间细节表现能力的同时，很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于Contourlet变换的遥感图像融合方法研究

为了充分利用多源遥感图像的影像信息,针对不同分辨率的遥感图像进行融合算法研究。通过对基于小波变换(warelet transform,WT)与IHS变换的改进算法研究,提出了基于轮廓波变换(Contourlet transform,CT)与IHS变换的改进算法:结合传统IHS彩色空间变换,将经IHS变换获得的多光谱图像亮度分量与原全色图像分别进行CT;然后对得到的低频分量采用自适应融合规则、高频分量采用基于区域相似度的阈值控制规则分别进行融合;最后对融合后的高频和低频分量进行Contourlet逆变换,得到最终的融合图像。对比实验结果表明:本文提出的方法能够在有效保留光谱信息的同时,纳入全色图像丰富的空间细节信息。融合之后的结果图像与原多光谱图像具有更高的相关系数和更小的光谱畸变度,并且信息熵和标准差较传统WT及CT更优,具有一定的实用性。     

基于亮度相关系数的ETM+影像融合

传统的影像融合方法对ETM＋多光谱影像和全色影像融合往往存在一定的光谱失真现象,提出了一种基于亮度相关系数的影像融合方法,能够提高融合影像的光谱保真度。该方法首先对多光谱影像进行IHS变换,将全色影像与亮度分量进行直方图匹配;其次,对亮度分量和新的全色影像分别进行小波分解,以分解后近似分量的相关系数作为权值,对两个近似分量图像进行加权融合,得到新的近似分量;然后,进行小波逆变化得到新的I分量;最后,通过IHS逆变化得到融合影像。试验结果证明,该方法得到的融合影像,不仅能够有效地保持全色影像的空间细节信息,而且能很好地保留多光谱影像的光谱信息。     

一种光谱信息保持的影像融合算法研究

在介绍遥感图像融合中IHS变换和小波包分析的基础上,提出了一种基于光谱特征保持的IHS变换与小波包分析相结合的图像融合算法。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时融合图像的清晰度和空间分辨率有了很大提高,图像纹理信息也得到了很好的保持。通过对SAR图像与Landsat(TM)多光谱图像的融合实验,证明了该方法的有效性。     

基于小波包变换距离特征选取的遥感影像融合

介绍了基于小波包变换和距离特征选取的影像融合方法：首先对多光谱影像做IHS变换;其次对多光谱影像的亮度分量和全色影像做小波包变换并分别采用加权平均法和距离特征选取法融合低频部分和高频部分;最后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像。以ERDAS8．5软件自带的影像文件为例对这种方法进行了实验,并利用信息熵等标准与其他融合方法进行了比较,实验结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

Remote Sensing Image Fusion Based on Nonlinear IHS and Fast Nonsubsampled Contourlet Transform

The purpose of remote sensing image fusion is to inject the detail image extracted from the panchromatic (PAN) image into the low spatial resolution multispectral (MS) image. A novel remote sensing image fusion method based on fast nonsubsampled contourlet transform (FNSCT) and Nonlinear intensity-hue-saturation (IHS) is presented in this paper. Firstly, the Nonlinear IHS transform is performed on the multispectral image, and then the I-component representing the spatial resolution and the panchromatic image is transformed by NSCT to obtain the low frequency and high frequency. Finally, the coefficients are selected using the improved sum-modified-Laplacian (SML) method and the improved Log-Gabor filter in the low frequency and the high frequency, respectively. Experimental results show that the proposed method is the most advanced fusion method in subjective and objective evaluation, can provide more spatial information, and retain more spectral information compared with several other methods.     

混沌蜂群优化的NSST域多光谱与全色图像融合

为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。     

一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法

多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率.     

基于非下采样Contourlet变换的遥感影像融合

根据非下采样Contourlet变换的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和IHS变换相结合的遥感影像融合方法.该方法首先对金色影像和多光谱影像经IHS变换后的I分量分别进行非下采样Contourlet 变换;然后采取不同的融合策略分别对高低频系数进行融合:低频系数采用区域能量加权的方法进行融合,高频系数则利用八邻域梯度优先的原则进行融合;最后通过非下采样Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合影像.实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量.     

小波理论在遥感图像融合中应用

小波变换用于多源遥感图像融合已得到了国内外学者的广泛关注,并且又提出了很多小波变换与传统融合方法结合的融合算法。本文在对这些算法进行总结的基础上,讨论了基于小波包变换和最优树变换以及多进制小波变换在融合中的应用,分析他们在融合中各自的特色,以便使用时根据具体情况进行选择。     

DCT域遥感影像融合算法

提出一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)与IHS变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。本文方法依据DCT系数的特点在DCT域进行遥感影像融合,适合压缩格式的遥感影像快速融合。目视效果与客观评价表明,相比常用遥感影像融合方法,本文方法能在提高空间分辨率与保持光谱特性之间得到更好的折衷。     

不同遥感影像融合方法在地理国情普查中的应用对比研究——以海南北部地区为例

利用比值变换融合、高通滤波融合、改进IHS融合、小波变换融合和基于主分量变换等图像融合方法对IKONOS多光谱影像和IKONOS全色影像进行融合,结合地理国情普查的地表覆盖类型,对比融合后影像的特点,并分析评价对比结果,为地理国情普查工作选用合适的融合方法生成效果较好、地物清晰的遥感底图,从而为提高解译效率提供参考依据。