非下采样剪切波变换域下遥感图像融合

多光谱图像与全色图像的融合已被广泛应用于提高后续图像处理效果以满足图像进一步应用的需要,本文提出了一种在非下采样剪切波变换域中基于区域清晰度加权和导向滤波相结合的遥感图像融合方法.利用剪切波变换将多光谱图像的亮度分量与全色图像分别分解为低频子带和高频子带;针对高低频子带的特点分别设计高低频子带融合规则;对融合系数取剪切...     

二进脊波变换的高光谱遥感图像融合分类

将二进脊波变换应用到高光谱遥感图像的数据融合中,并针对该算法的特点,提出了将变换数据分成两部分分别进行融合的融合算法,即将经过二进小波行变换的图像数据进行划分,对于包含图像概貌特征的低频数据进行归一化方差加权融合,对于包含图像边缘、直线等细节特征的高频数据选择各波段数据对应像素点小波系数绝对值最大者作为融合后该像素点的像素值.对标准的AVIRIS高光谱遥感图像实现了数据融合,并在此基础上完成了对高光谱遥感图像的分类.实验结果表明,无论是从直观上还是从数值结果上来看,该方法能有效地实现高光谱遥感图像的数据融合与分类.     

基于有限脊波变换和Cycle spinning的图像融合算法

有限脊波变换在处理高维信号时比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能,利用这一特点将其应用于图像融合领域,但有限脊波变换不具有平移不变性,故提出了用有限脊波变换与Cycle spinning相结合的方法消除因移变性产生的Gibbs现象。实验验证结果表明,本文算法能有效提取图像特征,且对边缘特征的表述更加清晰光滑。     

Directionlet域的多波段遥感图像融合算法研究

提出一种有效的基于Directionlet变换的多波段遥感图像融合算法。Directionlet变换是一种新的基于格子的歪斜多尺度多方向各向异性小波变换工具,具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力的图像分解变换,与小波变换相比,抑制了小波变换在图像边缘方向表示的固有局限性。首先采用具有多尺度、多方向特点的Directionlet变换对多波段遥感图像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,方向高频系数采用区域边缘检测实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统融合算法相比不仅原始图像的边缘和纹理信息可保留,而且可获得更好的融合视觉效果。     

多光谱与高分辨率图像融合的新算法

提出了一种多光谱与高分辨率图像融合的双树复数小波分维算法．充分利用双树复数小波变换良好的方向选择性,对多光谱的I分量和全色图像进行小波分解,进而在不同子带中进行图像融合,低频采用基于区域能量的融合算法,高频定义不同的分形分维作为权系数进行融合,最后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸并替代原来的I分量,得到最终的融合图像．实验结果表明,与经典的IHS变换和小波变换相比,该算法光谱扭曲度仅为前两者的30.31％和50.66％．     

一种基于HVS的变换域数字水印算法

以离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、静态图像压缩编码为基础,依据人眼视觉特性(HVS),提出了一种将二维数字水印信息(灰度图像)经过压缩编码变换后,嵌入到经DWT和DCT变换的原始载体图像的数字水印算法.实验结果表明,此算法对叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、旋转变换等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的多模态医学图像融合方法.该方法利用NSST将待融合的医学图像分解成低频系数和高频系数,并利用区域能量加权(WLE)的方法对分解后的低频系数进行融合,使用区域能量和平均梯度加权的方法对分解后医学图像的高低频系数进行融合,采用NSST逆变换重建融合后的图像.选择信息熵、平均梯度和空间频率3个参数作为融合图像的客观评价参数,结果表明,该方法取得的融合结果比离散小波、轮廓波和非下采样轮廓波变换等传统方法更好,计算效率更高.     

基于脊波变换的SAR与可见光图像融合研究

脊波(R idgelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析具有直线或超平面奇异性的信号,而且具有较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。将脊波变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息,在融合过程中抑制噪声的能力也比小波变换更强。因此,提出了基于脊波变换的SAR与可见光图像融合方法,并采用偏差指数与等效视数指标对融合效果进行评价。实验结果表明,该方法在保留合成孔径雷达SAR(synthetic apertureradar)与可见光图像重要信息、抑制噪声能力方面均优于小波变换方法。     

NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法

为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度.     

一种基于DWT的数字水印新算法

提出了基于DWT与迭代混合的图像水印算法,在小波变换的高频子带应用迭代混合技术嵌入灰度图像作为水印.仿真实验结果表明本文所提出的水印算法对于剪切和添加噪声等攻击具有较好的抵抗能力,是迭代混合技术在数字水印方面的一个成功应用.     

Shearlet变换与核各向异性扩散的图像噪声抑制

为了更有效地抑制图像噪声,改善图像视觉效果,提出了一种基于非下采样Shearlet变换（ nonsubsampled shear?let transform,NSST）与核各向异性扩散的图像噪声抑制方法。首先对含噪图像进行非下采样Shearlet变换;然后对所得到的低频和高频分量分别进行改进的全变差（ improved total variation, ITV）扩散与核各向异性扩散（ kernel anisotropic diffu?sion, KAD）;最后对扩散后的低频和高频分量进行非下采样Shearlet逆变换得到噪声抑制后的图像。给出了实验结果,并且依据主观视觉效果和峰值信噪比、结构相似度两种定量评价指标,与近年来提出的基于小波阈值收缩结合全变差、基于复Contourlet域非线性扩散、自适应Shearlet域约束的全变差等3种噪声抑制方法进行了比较。实验结果表明,该方法的噪声抑制能力更强,且更为完整地保留了图像的边缘和细节信息。     

基于三维剪切波变换和BM4D的图像去噪方法

针对传统的块匹配去噪方法只能处理二维图像的缺点,提出一种基于三维剪切波变换和改进的三维块匹配过滤(block-matching and 4D filtering, BM4D)算法的图像去噪方法。利用三维剪切波变换得到变换域系数,通过硬阈值和维纳滤波,在变换域中实现联合过滤。经过多尺度分解和方向剖分两个滤波阶段,确保三维剪切波变换是局部的;进行硬阈值和维纳滤波,分别包括分组、协同过滤和聚合3个步骤,利用堆积成四维组的体素立方体,在该组的四维变换同时利用每个立方体中体素之间存在的局部相关性和不同立方体中相应体素之间的非局部相关性。通过三维剪切波逆变换,得到每个分组立方体的估计值,在它们的原始位置进行自适应聚合。以峰值信噪比和结构相似度作为评价标准,试验结果表明：该方法不仅能够有效去除高噪声环境下的图像噪声,而且还能够有效地改善图像的视觉效果,具有较高的准确性。     

基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法

针对红外图像与可见光融合时特征信息无法充分提取的问题,提出了一种基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法。该方法利用深度玻尔兹曼机（DBM）进行最优能量分割得到显著红外目标,并采用非下采样剪切波变换（NSST）将红外目标区域与背景区域融合的映射图进行稀疏分解和融合。仿真实验结果表明,与现有的几种经典方法相比,基于本文方法的结果图像拥有更好的视觉效果和更理想的客观结果。     

基于双树复小波和广义高斯密度的纹理图像检索

提出了一种基于双树复小波变换结合广义高斯密度和Kullback-Leibler距离的纹理图像检索新方法。该方法运用双树复小波变换对检索图像和目标图像进行分解,在每层生成6个方向子带的小波系数,并对小波系数的边缘分布函数进行高斯建模,生成纹理特征,再通过计算相应子带间纹理特征的Kullback-Leibler距离度量图像的相似性。实验表明,该方法比基于能量特征和欧氏距离的检索方法以及在3层分解层数下比基于小波变换、Contourlet变换等结合广义高斯模型的检索方法有更高的检索率。     

Change detection in multi-temporal remote sensing images based on the wavelet-domain immune clonal optimazition

In order to reduce the impact of noises on detection accuracy in change detection for remote sensing images, a novel change detection method is proposed based on the immune clone algorithm and wavelet transform. Firstly, the multi-scale and low-pass smoothing characteristics of wavelet transform are utilized to construct multi-layered difference images. Secondly the time domain deviations caused by operation of zero insertion and image convolution in wavelet transform are corrected by the immune clonal algorithm that the initial segmentation results obtained using the Rayleigh-Gauss model are matched by the secondary linear interpolation operation. Finally, the change detection is accomplished by image fusion. Simulation results show that the algorithm can not only reduce the image noises, but also suppress the image deviations caused by wavelet transform effectively. The accuracy of change detection is improved significantly.     

基于PCA变换的多元遥感影像融合方法研究

基于PCA变换的融合方法是用于多波段遥感图像的第一主分量具有相同均值和方差的高分辨率遥感图像直接代替多波段遥感图像的第一主分量,这样会损失部分多波段遥感图像第一主分量中反映光谱特性的有用信息,使得融合结果图像的光谱分辨率受到较大影响。因此,在PCA变换融合算法基础上引入小波包变换融合算法,保留多波段遥感图像第一主分量中一些反映光谱特性的有用信息,提高融合后遥感图像的效果。     

基于色彩空间与小波变换的图像融合

讨论了色彩空间模型分别与小波变换相结合的图像融合方法:基于RGB色彩空间模型与小波变换的图像融合法和基于IHS色彩空间模型与小波变换的图像融合法,并且在此基础上提出了一种基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法.经实验分析和对比,基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法除了能较好地保持细节纹理信息外,在光谱信息的保持方面要明显优于其他两种方法.