基于LP和DFB结构的离散Contourlet遥感影像融合算法及在QuickBird中的试验研究

针对目前最新发展的Contourlet变换能够比小波变换提供更丰富的方向和形状基,适合进行多尺度边缘增强的特点,利用Contourlet变换用于融合遥感全色和多光谱影像的算法,即利用LP（LaplacianPyramid）捕获影像的低频分量,利用DFB（Direetional Filter Bank）获得影像的高频分量,再对得到的低频近似系数和高频细节系数按照融合规则,采用算术平均和加权算子构造融合影像对应的对比度金字塔;最后,通过逆塔形变换重构融合影像。提出一种基于塔形方向滤波器组PDFB（Pyramidal Directional Filter Bank）的影像融合方法,算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到影像融合中,另一方面对目前高分辨率影像数据源Quick Bird进行了融合实验。此外,利用熵、扭曲度、偏差指数、相关系数、标准差等参量,对此融合方法的融合性能进行了评价与分析。实验结果表明：提出的融合算法能在保留多光谱影像光谱信息的同时增强了融合影像的空间细节表现能力和信息量,该算法是有效可行的。     

基于Contourlet变换的遥感影像融合算法

针对目前最新发展的Contourlet变换能比小波变换更适合于进行多尺度边缘增强处理的特点，本文提出了一种新的基于Contourlet变换的用于融合遥感全色和多光谱影像的算法，分别对应于Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数，结合小波变换采用了不同的融合规则．实验结果表明本文提出的融合算法能在保留多光谱影像光谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力和信息量，该算法是有效可行的．     

基于PCA和NSCT的多光谱图像和全色图像的融合

研究了主分量分析（PCA）和非下采样Contourlet变换（NSCT）,提出一种新的多光谱图像和全色图像的融合算法。该方法对多光谱图像进行PCA变换,对所得的第一主分量（PC1）以及全色图像进行NSCT变换。对二者的低频近似系数再次进行PCA变换以寻求多光谱信息和空间信息的平衡;对于高频细节系数,通过结构相似性指标（SSIM）和局部Sobel梯度进行融合,进一步提高空间信息量;经过逆NSCT和逆PCA变换得到融合图像。实验结果表明,提出的方法在增强融合图像空间细节表现能力的同时,尽可能地保留了多光谱图像的光谱信息,优于传统的基于IHS、PCA、小波变换和Contourlet变换的融合方法,是有效可行的。     

非下采样Contourlet变换耦合区域信息特征的遥感图像融合算法

当前遥感图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成低频系数的融合,忽略了图像的光谱信息特征,导致融合图像中存在光谱扭曲等不足。设计基于非下采样Contourlet变换与区域信息特征的遥感图像融合算法。引入HSV(Hue,Saturation,Value)变换,从多光谱图像中提取亮度分量。采用非下采样Contourlet变换,对全色图像与多光谱图像的亮度分量进行分解,获取图像的低频系数与高频系数。联合低频系数的区域能量以及信息熵特征,构造低频系数的融合模型,完成低频信息的融合。通过高频系数的区域方差相似度,建立高频系数融合规则,对高频系数完成融合。通过非下采样Contourlet逆变换与HSV逆变换,获取融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,该算法的融合图像具有更好的光谱与空间特性。     

基于小波-Contourlet变换的遥感图像融合

给出了一种新的基于小渡-Contourlct变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法.由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其它方法更适应于进行遥感图像融合.对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数.实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlct变换的融合结果优于其它常用的融合方法.     

基于àtrous-Contourlet变换的梯度选择遥感图像融合算法

为了更好地进行遥感图像融合,基于àtrousContourlet变换, 提出了一种利用梯度和匹配度结合的多光谱和高分辨率图像融合新算法。该算法首先结合Contourlet变换和àtrous小波的优势,将图像进行àtrousContourlet多分辨率分解;由于梯度反映了图像的细节信息,因此该算法在加权时,为了尽可能地提高空间分辨率,考虑高频系数对应位置系数的正负,提出了一种匹配度梯度加权算法（match degree weighted gradient algorithm,MWGA）用于对高频细节进行融合;最后用高频附加的方法得到最后的融合图像。实验表明,此算法能在获得很好的光谱质量的基础上,获得空间细节增强效果更佳的图像。     

基于形态学和Contourlet系数区域特征的遥感图像融合方法

进行遥感图像融合时,全色图像空间信息的保留与多光谱图像光谱信息的保持是相互矛盾的,如何在这对矛盾体中实现最佳的融合效果一直是图像融合领域的研究热点。在IHS变换的基础上,将形态学和Contourlet变换相结合,针对多特征地物遥感图像的融合提出了一种基于图像特征的选择性融合算法。该算法先利用形态学操作将图像的边缘和非边缘信息进行区分,然后对处理后的图像进行Contourlet变换得到一个低频和一系列高频分量,再利用不同的区域特征自适应融合算法分别对低频和高频系数进行选择性融合,最后通过Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合结果。融合实验结果表明:对多特征地物遥感图像进行融合时,该算法是高效可行的。     

基于双正交多小波变换的多光谱与全色图像融合研究

针对多光谱与全色图像融合中存在的光谱扭曲问题,提出了一种利用双正交多小波进行多分辨率分析,并结合平均与选择法处理小波高频系数的融合算法。该算法首先对已配准的多光谱图像进行IHS变换,然后分别对变换得到的强度分量I与全色图像进行双正交多小波分解,为增强融合图像的空间信息,对分解得到的高频系数利用平均与选择相结合的方法来确定,低频系数则通过邻域方差准则得到。最后由新的小波低频和高频系数重构并进行IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法可以有效减少光谱扭曲,并提高图像的空间分辨率,保留图像中的边缘细节。     

基于Contourlet变换的遥感图像融合

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,提出了一种基于Contourlet变换的遥感多光谱与全色波段图像融合新算法。算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后将多光谱的I分量和全色图像进行Contourlet分解,进而在不同子带中进行图像融合,低频采用一种新的基于形态学梯度算子的边缘信息融合算法,高频采用区域标准方差融合并使用形态学进行一致性检测,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,进行IHS反变换后得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能够更有效地融合源图像信息,保持源图像特征。     

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。     

基于非下采样Contourlet的多传感器图像自适应融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像自适应融合方法,采用黄金分割法搜索最优的低频融合权值.自适应地对多传感器图像的低频子带系数进行融合.非下采样Contourlet变换是一种新的图像多尺度、多方向的表示方法,适合表达具有丰富细节信息及方向信息的图像,且该变换具有平移不变性,可以避免一般方法对融合图像引入的振铃效应,它的高频方向子带捕获了多传感器图像的显著特征,文中采用同一尺度下方向子带信息和取大的规则对高频系数进行融合.实验结果表明,与基于拉普拉斯塔、小波、平稳小波和Contourlet变换的方法比较,文中所提出的方法可以获得较好的融合效果.     

基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合

Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,它比小波变换更加适合分析2维图像中的曲线或直线状的边缘特征,同时也具有很强的方向性。为了将该变换应用于图像融合,首先对第2代Curvelet变换理论进行了综述,然后在对基于第2代Curvelet变换的遥感图像融合方法进行研究的基础上,提出了一种与IHS变换结合的融合方法。最后用高分辨率全色图像与低分辨率多谱图像进行了融合实验,实验结果表明,将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始遥感图像的特征,不仅可为融合图像提供更多的信息,而且融合图像能在较好地保留光谱信息的同时,使空间细节信息也得到增强。     

遥感图像融合的非采样Contourlet变换方法

有效地融合高分辨率全色遥感图像(PAN)和低分辨率多光谱图像(MS),均衡融合结果中的空间细节信息和光谱信息两项特征指标,是多源遥感图像融合技术的难点。为了提高融合后图像的质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的融合方法。由于"非采样Contourlet变换"采用非采样滤波器组实现,具有移不变、高方向性和各向异性的特点,能够较好地弥补"采样的Contourlet变换(CT)"的缺陷,并且解决了小波变换方向性差的问题。实验中,以Landsat TM5图像和SPOT图像进行了算法的验证,并针对传统的直接替换、绝对值选大和局部方差选大等多分辨率融合算法与离散小波变换(DWT)及"采样的Contourlet变换"进行了对比分析,结果表明,本文方法在提高空间信息的同时,可以较好地保持原始多光谱图像中的光谱信息,弥补了"采样的Contourlet变换"在遥感图像融合应用中会导致严重的色彩畸变的缺陷。从而证明了NSCT在遥感图像融合领域是一种有效的多分辨率分解策略,可以被成功的应用到遥感图像融合应用中。     

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

基于独立分量分析和支持向量机的遥感影像融合分类算法

遥感影像分类是遥感定量化分析的重要手段,遥感影像融合是提高分类正确率的有效途径之一。本文提出一种遥感影像的融合分类算法。首先采用Contourlet变换对多光谱影像和全色影像进行融合,然后结合独立分量分析的去相关性、稀疏特性以及很好地捕捉影像重要边缘信息、纹理信息的能力,提取融合影像的独立分量特征,并用支持向量机实现分类。与其他算法的主、客观比较结果表明,该算法的实验效果较好,可有效地提高遥感影像的分类精度。     

基于支持向量机的遥感图像厚云去除算法

厚云的存在大大降低了遥感图像的利用率,利用支持向量机超强捕获边缘点的能力和图像融合方法,提出了一种基于支持向量机遥感图像厚云去除算法。首先构造支持向量值轮廓波变换并对图像进行分解,然后进行云层检测和图像融合,最后进行支持向量值轮廓波逆变换,得到重构图像。仿真实验表明,对于有厚云覆盖但无云区重叠的遥感图像,该算法能取得满意的去云效果,不仅保留了图像边缘信息,而且有效地解决了云层残留问题。     

基于金字塔方法的图像融合原理及性能评价

阐述了基于拉普拉斯金字塔和对比度金字塔图像融合的原理和方法,把这两种方法应用于不同聚焦图像的融合以及蓝光波段和红外波段的卫星遥感图像融合,并对融合图像质量进行了对比评价,得出了这两种融合方法的各自特点。     

Contourlet变换与粒子群优化相耦合的遥感图像融合方法

为有效优化融合图像中多光谱特性的保持和空间信息的保留,提出一种结合Contourlet变换与粒子群优化算法的遥感图像融合方法。通过设定粒子群优化算法的目标适应度函数,使其依赖于融合结果图像的客观评价指标,并自适应地获取低频子带的最优加权系数和高频子带间结构相似度阈值的最优值,从而得到优化的融合图像。首先将全色图像和多光谱图像的亮度I分量分别进行Contourlet变换,根据分解后的低频系数和高频系数不同的特征信息,在低频系数上以信息熵与相对偏差的差值作为目标适应度函数,采用优化算法自适应地寻找最优加权系数进行融合;在高频系数上以结构相似度作为目标适应度函数,搜索结构相似度的最优阈值p,再采用基于区域结构相似度的融合规则进行融合;最后经Contourlet和IHS逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明:提出的方法能很好地兼顾多光谱图像光谱信息的保持和全色图像空间信息的保留。     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。