保持匹配一致性的遥感影像压缩编码

基于影像匹配一致性，结合小波变换与分析，提出了一种适用于遥感影像的有失真压缩编码方法，考究了不同的压缩倍率对影像匹配偏移中误差的影响。     

一种基于小波域的分形遥感影像压缩方法

解决大数据量遥感影像传输和存储问题的方案之一,是对遥感影像进行高保真快速压缩。通过对遥感影像进行小波变换产生子带频域之间的相似性,再利用分形方法对具有相似性的相邻高频子带进行编码,由高一级的子影像构造低一级的子影像,然后采用分形迭代解码和小坡变换的逆变换重建影像。实验结果表明,该方法在一定程度上能够提高压缩比,在压缩时间上比传统的分形方法有明显的缩短,并且压缩后影像信息的损失量较少,影像恢复的质量较好。     

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。     

保持匹配一致性的遥感影像压缩编码

基于影像匹配一致性，结合小波变换与分析，提出了一种适用于遥感影像的有失真压缩编码方法。考察了不同的压缩倍率对影像匹配偏移中误差的影响。     

一种基于 Contourlet 变换的遥感影像超分辨率重建改进方法

针对原有方法轮廓波(Contourlet)分解高频信息处理的不足,提出用零填充重采样代替双三次插值用于高频信息处理的新方法,该方法可使Contourlet分解后的高频信息重采样过程不引入噪声能量的同时获得理想的插值结果。改进方法利用Contourlet多分辨率分析的特征,以及零填充重采样方法较传统插值方法优越的性能,此两者相结合可改进原有方法的不足,提高单帧影像的超分辨率重建效果。经理论分析与试验验证,改进后方法的超分辨率重建结果无论在定性分析与定量对比上都要优于传统方法。     

一种高保真IKONOS卫星遥感影像融合方法

提出一种基于归一化植被指数的全色与多光谱遥感影像融合方法.该方法利用归一化植被指数对不同的区域分别采用不同的融合策略,最终得到融合影像.有效克服了常用的基于多分辨率分析的融合方法计算量较大与空间细节有所损失的缺点,在提高融合影像的空间分辨率与光谱质量之间获得了较好的折衷效果.     

利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法

Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点。文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进。首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合。通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的。     

高分辨率遥感影像的实时压缩算法

针对遥感影像的特点,采用整数小波变换、最优比特平面编码和上下文相关熵编码,实现高分辨率光学遥感影像的快速压缩。该算法支持多分辨率、多信噪比的嵌入式码流结构,可实现从无损到有损任意码率或多种质量的图像编码。实验表明,该算法简单高效,可满足遥感影像远程传输中实时压缩的要求。     

一种基于atrous小波变换的遥感影像融合方法

针对遥感高分辨率全色影像同低分辨率多光谱影像的融合,提出了一种在àtrous小波变换基础上,可以使边缘特征增强的遥感影像融合方法。实验证明,融合后的影像不仅在很大程度上保留了多光谱影像的光谱特征,还提高了空间分辨率,特别是边缘特征得到进一步增强。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物（如建筑物）的自动提取提供一个有价值的参考。     

一种基于Choquet模糊积分小波系数选择的遥感图像融合方法

为较好地保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和高分辨率信息,在小波变换基础上提出了一种基于模糊积分的融合算法,其基本思想是在IHS空间,对强度分量Ⅰ及高分辨率图像进行小波分解后,保留Ⅰ分量的低频系数,对于高频细节特征,将局部窗口内的方差、平均梯度和能量当作单因素指标,应用Choquet模糊积分综合各单因素指标得到一个综合指标,并据此来选取小波系数.实验结果表明,该算法在光谱质量改善方面明显优于IHS以及一些经典的小波变换遥感图像融合算法,是一种有效的遥感图像融合算法.     

一种基于àtrous小波变换的遥感影像融合方法

针对遥感高分辨率全色影像同低分辨率多光谱影像的融合,提出了一种在àtrous小波变换基础上,可以使边缘特征增强的遥感影像融合方法。实验证明,融合后的影像不仅在很大程度上保留了多光谱影像的光谱特征,还提高了空间分辨率,特别是边缘特征得到进一步增强。     

利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法

Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点.文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进.首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合.通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的.     

一种基于亮度调制的多源遥感影像融合方法

分析了基于亮度调制的多源遥感影像融合方法,利用HIS变换和àtrous小波变换,根据逐步对亮度分量进行调制的思想,实现了武汉城郊地区SPOT、TM和ENVISAT SAR影像的融合,使融合影像在保持光谱信息、提高空间分辨率和增强纹理信息方面取得了较好的效果,有利于目标判读和影像分类等后续处理.     

基于增强小波ECW的遥感图像压缩研究

基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持好的重建图像质量,小波变换的编码技术被广泛地应用于图像的压缩中。但这些传统的小波压缩技术及改进算法,都需要构造复杂的小波基、小波函数,算法复杂,制约了在实际中的广泛应用。而最新发展的增强小波技术较传统的小波技术ECW在压缩率、压缩速度、压缩编码方面均有了新的突破,利用ECW SDK二次开发包,可在应用系统中直接嵌入ECW技术进行遥感影像压缩,避免了传统的小波技术算法复杂等弊端。实践表明该方法是一种有效的、可以在实际中广泛应用的遥感图像压缩方法。     

一种基于小波变换的遥感图像融合方法

提出了基于小波变换的ETM+影像可调节融合方法。该方法引入可调节参数,将ETM+影像在小波域内进行融合,从而使得融合 影像在光谱保持能力和高分辨率保留能力之间达到不同程度的平衡。实验结果表明,在某些参数组合下, 可以得到单独使用某种传 统融合法所不能达到的目视效果和统计指标。     

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。     

一种薄云影响下的遥感影像匀光算法

如何解决遥感影像的薄云遮挡,是获取高质量的光学遥感影像的一个技术问题。针对单幅光学遥感影像内部所产生的色彩不均匀现象,分析了薄云影响下的遥感影像成像机理及影像特点,提出了基于HSV变换和小波域增强的薄云影像匀光算法。用两颗不同的卫星遥感影像数据进行了实验和分析,并与两种传统匀光算法进行比较,证明该算法能有效去除光学遥感影像中薄云的影响,并改善影像质量,匀光效果优于传统算法。     

像素级遥感图像融合方法研究

本文介绍了基于IHS变换和小波变换相结合的多光谱图像与高分辨率图像融合方法;并利用Matlab平台进行了实验,其结果分析表明得到的融合图像与原多光谱图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富.     

利用SIFT和静态小波变换的遥感影像配准方法

本文首先利用静态小波变换对影像进行多层分解,在其低频子影像上利用SIFT提取特征点集;之后,通过统计不同阀值下的匹配点集精度和数量信息,利用多项式拟合的方法自动建立约束条件,并以此约束条件自动校正控制点集以得到数量可观且高精度的控制点集。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像配准控制点自动提取方法。