基于改进Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像。将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3%、6.9%和3.9%。实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率。     

基于非下采样Contourlet系数局部特征的遥感图像融合方法

根据多光谱图像和全色图像非下采样Contourlet变换(NSCT)后低频子带和高频方向子带不同的融合目的,提出了一种基于NSCT系数局部特征的遥感图像融合方法。首先将全色图像和多光谱图像的I分量进行NSCT变换,在低频子带采用有选择的加权求和规则,对于高频方向子带系数,在最高分解层上,采用高频方向子带系数绝对值较大的算子,而在其它的分解层,根据高频方向子带系数的区域方差,比较一定区域内各个系数区域方差的大小,采用有选择的融合方法,然后对融合的高频方向子带系数进行一致性检验。实验表明:融合图像在最大限度保持源图像光谱信息的同时,其清晰度较其它的融合方法得到了较大的提高。     

一种基于小波系数区域特征的图像融合算法

分析并统计了图像经小波变换后低频子带系数的区域特性和各高频子带系数的方向区域特性,并据此提出了一种新的基于小波系数区域特征的图像融合方法.对于低频子带的每个系数,根据其区域相关性,采用区域方差的融合规则,确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向区域能量的融合规则,进而确定高频融合系数.对多聚焦图像和医学图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价.实验结果表明,基于小波系数方向特征的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性.     

基于提升机制小波变换的SAR与多光谱图像融合算法

在对提升机制小波变换的原理和特点研究的基础上，结合SAR图像与多光谱图像不同成像特性，提出了一种基于提升小波变换区域融合的SAR与多光谱图像融合方法。对于小波变换后的高频子图像，选择区域标准差大的作为融合后的子图像；对于低频子图像，定义区域均值的平均相对偏差作为阈值，融合子图像区域均值偏差大干阈值时，采用逻辑滤波方法融合，反之采用基于像素值加权、平均的融合规则。实验证明，该算法能够有效融合SAR与多光谱图像之间的互补信息，与其它用于图像融合的小波变换方法相比，运筹速度较快，易于DSP实现。     

小波变换在SPOT5全色与多光谱图像融合中的应用

离散小波变换可以将图像分解成为一系列具有不同分辨率特征、频率特征和方向特性的子带信号,并且将图像的光谱特征和空间特征分离,从而为不同分辨率的遥感图像融合提供了有利条件。采用小波变换融合方法对SPOT5全色与多光谱图像进行融合处理,以提高图像的空间信息质量和光谱质量为目的。通过对融合结果图像进行主观和客观的综合评价,可得出融合前后图像灰度均值变化很小,灰度标准差、熵和清晰度三者变化趋势一致;当小波分解层数为3时,融合图像的光谱质量与空间质量之间达到较好的平衡,同时融合图像的视觉效果良好。     

Contourlet变换系数加权的医学图像融合

目的 由于获取医学图像的原理和设备不同,不同模式所成图像的质量、空间与时间特性都有较大差别,并且不同模式成像提供了不互相覆盖的互补信息,临床上通常需要对几幅图像进行综合分析来获取信息。方法 为了提高对多源图像融合信息的理解能力,结合Contourlet变换在多尺度和多方向分析方法的优势,将Contourlet变换应用于医学图像融合中。首先将源图像经过Contourlet变换分解获得不同尺度多个方向下的分解系数。其次通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则。融合规则主要体现在Contourlet变换后图像中的低频子带系数与高频子带系数的优化处理中。针对低频子带主要反映图像细节的特点,对低频子带系数采用区域方差加权融合规则;针对高频子带系数包含图像中有用边缘细节信息的特点,对高频子带系数采用基于主图像的条件加权融合规则。最后经过Contourlet变换重构获得最终融合图像。结果 分别进行了基于Contourlet变换的不同融合规则实验对比分析和不同融合方法实验对比分析。通过主观视觉效果及客观评价指标进行评价,并与传统融合算法进行比较,该算法能够克服融合图像在边缘及轮廓部分变得相对模糊的问题,并能有效地融合多源医学图像信息。结论 提出了一种基于Contourlet变换的区域方差加权和条件加权融合算法。通过对CT与MRI脑部医学图像的仿真实验表明,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度。     

基于小波包和边缘特征的遥感图像融合算法

为了获得更多的图像细节信息,提出了一种基于边缘特征的遥感图像融合算法。该方法以小波包变换为基础,根据3个子方向的小波系数变化和边缘特征,确定融合规则。对TM多光谱图像和SPOT高分辨率图像进行融合实验,并从主观和客观两方面对融合结果进行了比较分析。仿真实验结果表明,该方法在空间细节信息的表现能力和光谱信息的保持方面都有一定程度的提高。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

基于非下采样Contourlets的CT／MRI图像自适应融合

结合人类视觉特性,针对CT／MRI医学图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法。先对源图像作非下采样Contourlet变换,完成图像的多尺度分析和方向分析。充分考虑各尺度分解层的系数特征,对低通子带,基于评价准则最优,采用免疫克隆选择优化策略迭代获取近似最优融合权值;对高通子带则选取绝对值最大作融合。实验结果表明：分别与基于小波、非下采样小波,以及Contourlet的融合结果相比较,文中融合算法获得的融合图像边缘的清晰度,以及整体的对比度都有所改善。     

基于非下采样Contourlets的CT／MRI图像自适应融合

结合人类视觉特性,针对CT/MRI医学图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法.先对源图像作非下采样Contourlet变换,完成图像的多尺度分析和方向分析.充分考虑各尺度分解层的系数特征,对低通子带,基于评价准则最优,采用免疫克隆选择优化策略迭代获取近似最优融合权值;对高通子带则选取绝对值最大作融合.实验结果表明:分别与基于小波、非下采样小波,以及Contourlet的融合结果相比较,文中融合算法获得的融合图像边缘的清晰度,以及整体的对比度都有所改善.     

基于Sobel算子的小波包变换遥感图像融合算法

针对遥感图像融合时图像的空间信息与光谱信息不易兼容的问题,在小波包变换的基础上提出了一种基于Sobel算子的图像融合算法。该方法将多光谱图像与高分辨率图像进行小波包变换,根据阈值选用不同的融合准则得到小波低频系数,利用Sobel算子提取图像高频特征值,采用最值法获取高频系数。实验结果表明,所提算法优于传统的HIS(Intensity,Hue,Saturation)变换、小波变换以及两者结合的方法,在较好地保留图像光谱信息的同时,进一步增强图像的细节信息、边缘特征,从而提高图像的清晰度。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影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。     

基于区域特性的压缩感知多聚焦融合算法

传统的基于压缩感知的图像融合算法是对整个系数进行稀疏处理,而小波分解后的低频系数不稀疏,导致压缩重构质量降低,并且传统的融合规则不易简单、全面地提取高频系数的特征值。针对这一问题,分别对小波分解得到的高、低频系数采取不同的融合规则进行处理,提出了一种改进的区域特性高频压缩感知的融合算法。其中,低频系数采用区域方差加权绝对值最大融合;高频系数首先通过具有较好RIP性质的随机观测矩阵进行压缩采样,得到的观测值基于能量匹配度的不同进行相加或加权融合,以融合不同方向的高频子带特征信息,再用正交匹配追踪重构算法对高频部分进行信号重构。最后,低频、高频信息在小波逆变换下重构出融合图像。实验结果表明,与以往的基于压缩感知的融合方法相比,此算法的融合图像更清晰,新算法无论是在主观评价还是客观评价指标上都有利于图像信号重构,并具有较好的使用性。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

一种基于HT系数预测的遥感图像多分辨融合方法

信息融合的概念自70年代形成后,由于其强调应用对象结果的信息优化,在许多方面比传统的信息处理方法有更大的优势,在遥感领域得到了广泛的应用。本文在分析前人算法的基础上,揭示了高斯拉普拉斯金字塔（GLP）结构融合方法与传统的哈达玛变换（HT）之间的内在联系,提出了一种基于HT系数预测的多分辨融合方法。通过实验表明,这一算法对于光谱差异较大的遥感图像的融合,在几何分辨率改善的同时可获得较好的光谱保真度。     

一种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法

提出了一种基于小波变换系数局部特征的自适应选择性遥感图像融合方法,方法的基本思想是根据多光谱和全色图像融合过程中小波分解后的低频和高频部分融合目的的不同,对分解得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用3×3的移动模板逐一计算相应区域小波系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的阈值,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在小波域内进行选择性融合,最后通过小波和IHS逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。对比实验结果表明:本文的方法在较好地保留空间细节信息的同时,图像的光谱信息也得到了最大限度地保持。     

结合熵主成分变换与优化方法的遥感图像融合

在遥感图像融合中,融合图像光谱失真是主要存在的问题,为此提出一种结合熵主成分变换与优化方法的图像融合方法。通过熵主成分变换将庞杂的多波段数据用尽可能少的波段表示出来,减少光谱维数,且从熵的贡献角度出发完成投影变换保留更多的源波段信息。取第一熵主分量,与直方图匹配后的全色图像进行小波变换,分别获取低频和高频子图。对低频子图采用量子粒子群优化方法搜索线性加权的最优融合权值,对高频子图采用统计特征与统计模型相结合的方式完成融合,小波融合结果作为第一熵主分量。最后,熵主成分逆变换得到融合后的遥感图像。选用熵、交叉熵、标准差、梯度、相关系数和光谱扭曲度作为客观评价指标。实验结果表明,所提方法能够提升空间细节且避免融合图像光谱失真。     

基于小波变换区域方差的遥感图像融合新算法

提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中,低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。