一种具有高保真度光谱的遥感图像快速融合法

针对全色和多光谱遥感图像的融合,本文提出了一种基于快速IHS融合技术的小波融合新方法。为提高融合结果图像的光谱保真度,采用了基于改进主成分分析的低频小波系数智能自适应算法融合策略,其主观视觉分析和客观评价结果显示,与传统加权平均、以及平均与选择相结合的低频融合规则相比,本算法在保证能够大幅度提高融合图像清晰度的同时,较大程度地降低了它的光谱畸变度;另外,由于将快速IHS融合技术引入了基于小波分解的融合方法中,大大降低了程序的运行时间,因此本算法在实时性方面也得到了显著提高。将其应用到更大尺寸的巨幅遥感图像的融合中,它的实时性效果更显著。     

基于形态学的小波变换图像去噪方法研究

数学形态学和小波变换在信号处理领域应用广泛,论文提出基于数学形态学的小波自适应算法进行图像去噪处理,通过实验证明该算法不仅可以对图像进行有效的去噪处理,而且能很好地保留原图像的细节特征,避免了常规算法的缺点,效果良好。     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法

IHS(intensity-hue-saturation)变换是影像融合实际生产中使用最多的一种方法,而小波变换是近几年来影像融合中的热门研究方向。但是现有方法存在纹理畸变和光谱畸变的现象,尤其是当地物光谱特性在全色和多光谱中存在较大差异的时候,融合后光谱畸变将会十分突出。为了解决上述问题,在分析现有小波变换方法的基础上提出了一种基于加权小波变换及调制传递函数补偿(MTFC)的多光谱影像融合方法,通过引入多相位小波变换的方式来抑制小波变换产生的纹理畸变,同时通过引入MTFC的方法来恢复影像融合中丢失的纹理信息。文章选用"高分二号"卫星影像来验证算法的有效性,试验结果表明,与现有的融合方法相比,文章中提出的算法能够很好地抑制影像中的光谱畸变,同时保留更多的有效纹理信息。     

大孔径静态干涉多光谱图像压缩算法

基于大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种适合于干涉多光谱图像的不等重要性权值率失真优化等级树压缩算法。该算法根据干涉多光谱图像在空间和频域的特点,对小波系数从空间方向树上按空间域中各光程差对恢复光谱信息的贡献重要性不同赋予不同的重要性权值,这样不仅弥补了SPIHT算法在码率分配上的不足,而且有效的保护了频域中的光谱信息。实验结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息,在8倍压缩比下,满足该类干涉多光谱图像压缩系统的质量要求。     

一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法

小波分析是一种介于傅里叶分析和δ分析之间的，以具有一定时间和频率分辨率的基函数来进行的信号分析方法，是信号处理及数学界人士通过长期努力所得到的全新的目标，这种全新的分析方法在工程实践上已经取得了巨大进展。目前，以小波分析为工具的图像处理方法越来越丰富，也取得了良好的效果，本文介绍了一种基于多分辨率分析的小波变换图像融合算法，该算法使高空分辨率的全色遥感图像与彩色多光谱图像的融合达到了近乎完美的效果。     

基于光谱响应函数的ZY-3卫星图像融合算法研究

针对遥感影像融合过程中存在的光谱失真,提出了一种基于光谱响应函数（SRF）的ZY-3卫星影像融合算法,该算法通过研究亮度分量的模拟方法和空间细节注入方法,改进了传统的IHS算法。采用融合前后典型地物光谱曲线对比和无需参考图像的质量评价指标（QNR）两种方式对融合结果进行评价,发现该算法的光谱信息保持在89.94%,QNR值达0.75以上。结果表明,相对于其它IHS改进融合算法,基于ZY-3卫星传感器SRF的改进IHS融合算法无论在光谱信息保持还是空间信息增强方面都具有优势。     

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)是 一种新的多尺度变换,它同时具有方向性、各向异性和平移不变性,能有效的表示图像的边 沿与轮廓。提出了一种基于非采样Contourlet变换的图像融合方法。首先用NSCT对已配准的 源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数利用均匀度进 行系数选择,针对各带通子带系数提出了基于区域特征的系数选择方案,得到融合图像的NS CT系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明该算法可获得较理想的融合图
像,取得了优于小波变换和Contourlet变换的融合效果。
     

资源三号卫星廊坊地区遥感数据的融合处理

本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。     

基于混合Contourlet变换和主成分变换的高光谱图像融合

针对高光谱图像波段多、存在噪声干扰等特点,提出了一种混合Contourlet和主成 分 分析（principal component analysis, 简称PCA）变换的高光谱图像融合方法。首先将多 个波段的高光谱图像进行Contourlet变换,得到系列多尺度、方向各异的子带系数,然后利 用PCA变换对各子带系数分别进行自适应融合处理。实验结果表明该算法可以有效地进行高 光谱图像融合,消除噪声干扰,获得比直接应用Contourlet变换和PCA变换更好的融合效果 。〖JP〗     

基于Contourlet与HIS变换的SAR与多光谱影像融合方法

为了提高SAR影像的解译水平,本文利用Contourlet变换在影像表述上能够弥补小波变换不能有效捕捉二维空间实体的特点,提出了一种基于Contourlet与HIS变换的SAR与多光谱影像融合方法。实验选取了一组TM 多光谱影像与ERS-2 SAR影像进行融合研究,并将融合结果与基于HIS变换、DWT结合HIS变换融合方法的融合结果进行视觉比较与统计分析。结果表明,无论是目视比较还是统计分析,本文方法都很好的将SAR影像的空间细节与多光谱影像的色彩信息集成到了一起,显著地提高了SAR影像的解译水平,相对于基于HIS、DWT+HIS变换的融合方法获得了更好质量的融合影像。     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。     

基于小波变换的图像融合增强算法

针对当前高速摄影系统不能保证采集的高帧频图像中所有目标物体聚焦清晰的特点,提出了一种基于小波变换的图像融合算法,对快速小波变换后得到的低频系数与高频系数采用一种改进型的融合规则进行算法仿真实验,并与传统的图像融合规则对比分析。     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

非合作大目标位姿测量的线结构光视觉方法

空间机器人与非合作大目标交会接近最终段,单目相机不能获取完整的特征图像而无法完成相对位姿测量。针对此问题,提出基于线结构光和单目视觉的相对位姿测量方法。以非合作大目标上的局部矩形特征为测量对象,首先,建立相对位姿测量模型并给出四个测量坐标系之间的关系;其次,通过相机对不完整矩形和线结构光的约束获得四个特征点在相机坐标系下的坐标;然后,利用四个特征点计算相机坐标系与目标坐标系之间的转移矩阵;最后,将转移矩阵分解得到矩形特征的相对位姿。通过改变影响测量精度的输入误差和标定误差等因素对该方法进行仿真验证,结果表明该测量方法是有效的。     

一种新的无人机监控图像实时目标识别算法

提出一种新的无人机监控图像实时目标识别算法。首先将获取的无人机监控图像应用自适应阈值分割将其转换为二值图像。对二值图像进行形态学处理,定位潜在目标出现的位置。最后对潜在目标区域再次应用局部自适应阈值分割获取目标,同时给出每个目标的图像坐标位置。飞行试验表明该算法保证实时性的情况下,有较高的识别正确率。     

基于主动轮廓法的复杂背景下飞机图象的轮廓提取

研究了一种适合于复杂背景下单个目标轮廓提取的方法———主动轮廓法(ActiveContourModel)。主动轮廓法是统计学分割方法的一种。基于统计学意义上的图象分割是把图象中各个象素点的灰度看作具有一定概率分布的随机变量 ,观察到的图象是对实际物体作了某种变换并加入噪声的结果。从观察到的图象中正确分割图象从统计学的角度讲就是要找到最有可能的 (即概率最大 )的物体组合。主动轮廓法就是基于这种概率最大的思想提出来的。研究过程中 ,对原有方法进行了大的改进 ,增强了主动轮廓法对初始形状的鲁棒性 ,保持了轮廓的光滑性。仿真中 ,应用该方法提取飞机图象的轮廓 ,取得了较好的效果 ,计算所用的时间少。     

卫星多源遥感图像融合研究

卫星多源遥感图像融合技术可以综合利用多源信息,从而获得对同一目标更全面、更清晰、更准确的认识。文中简介卫星多源遥感图像融合系统所包含的三个过程,即预处理、图像融合、综合评价及应用;详细分析像素层、特征层和决策层三个不同融合层次的融合原理和方法;归纳融合效果的主客观评价标准和熵、平均梯度等六种评价指标;最后从空间配准模型、建立统一的数学融合模型、关联的二义性、数据融合方法与融合系统实施存在的问题、有效的评价准则等方面讨论了卫星多源遥感图像融合目前存在的问题,并对今后的发展趋势作出展望。