小波多分辨分量相关性图像融合方法

针对多光谱图像与高空间分辨率全色图像的融合,提出了一种基于小波多分辨分量相关性的图像融合方法.该方法在原始图像小波分解的基础上,对分解得到的高低频分量采用不同的融合规则进行融合,最后逆变换重构得到最终的融合图像.其中,对分解得到的低频分量采用局域相关系数加权融合计算,对高频分量设置一定的约束条件,使相关性较强的部分得到增强,而相关性较弱的部分继续保持.通过实验,与几种典型的图像融合方法就相关系数和光谱扭曲度等指标进行对比,验证该方法在光谱信息保持和空间分辨率提高方面的优势,并实验分析了不同相关系数门限值T的选取对最终融合效果的影响,以针对不同的应用场景做适当的选取.     

基于区域小波变换的序列显微图像融合

利用图像处理技术实现序列显微图像的融合显示是解决显微成像焦深有限的有效方法.针对空域融合算法在处理离焦步长较大和透明显微图像时存在的块效应和重影现象,基于图像像素间高度的相关性和小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种基于区域小波变换的序列显微图像融合算法:在小波变换域内进行序列显微图像融合时,不同频段选择不同的融合算子;在确定融合的小波系数时,不仅考虑到相应位置的小波系数,还考虑了与它相邻的小波系数,使得融合后图像克服了空域算法存在的块效应和重影现象.同时,研究了不同的小波滤波器对图像融合质量的影响.实验证明,该方法具有很好的融合效果.      

基于提升的Landsat-TM光谱图像压缩

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的三维集合分裂嵌入块编码(3DSPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零数编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,谱域上对多幅小波图像构成的小波矢量采用离散余弦变换进行变换,对变换后的系数进行3DSPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩

介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差.     

基于小波域清晰度评价的光场全聚焦图像融合

传统全聚焦图像融合以相机多次曝光拍摄的多聚焦图像为基础,光场相机在单次曝光后可计算空间任意深度的重聚焦图像,为后期全聚焦图像的获取提供便利。提出了一种基于小波变换的光场全聚焦图像获取算法,可有效避免传统空域图像融合算法的块效应,获得较高质量的全聚焦图像。该算法通过对微透镜阵列光场相机获得的4D光场数据进行空间变换与投影,得到用于全聚焦图像融合的重聚焦图像,对各帧重聚焦图像进行小波分解提取高、低频子图像集,提出区域均衡拉普拉斯算子、像素可见度函数分别构建融合图像的高、低频小波系数实现图像融合,其性能优于传统的区域清晰度评价函数。实验验证了所提算法的正确性和有效性,采用Lytro光场相机的原始数据计算了融合全聚焦图像,与传统图像融合算法相比,人眼视觉效果更好,客观图像指标也得到了提高。      

结合小波变换的Jacquin分形图像编码

提出了一种将分形与小波变换紧密结合起来的图像压缩方法;改进了目前虽简单易行,但编码时间过长的分形图像编码,而且Domain块的采样方式也存在缺陷。针对这些问题,利用小波分解的特性构造了一种基于小波分解的分形图像编码算法;对输入图像进行小波变换,将变换后的低频部分作为Jacquin分形编码方法的搜索区域。实验表明重构图像的质量得到了较大的提高。     

基于多小波基多信源融合异常值剔除方法研究

提出了一种基于多小波基多信源融合和偏度分析相结合的异常值剔除方法。基于多个小波基的数据融合算法,先对各信源的数据进行多个不同小波基的多尺度分解,对相同小波基分解的信号在多尺度上加权融合,之后进行不同小波基的逆变换得到重构信号,将重构信号融合出的结果作为目标状态估值,对各信源的异常值进行检测,将偏度分析与检测门限相结合,实现了对异常值的剔除。实验结果表明,该方法准确、高效地实现了对各信源异常值的检测与剔除,提高了数据处理的精度,且易于工程实现。     

双能透照模式下涡轮叶片DR图像融合方法

为了提高单帧涡轮叶片DR(Digital Radiography)图像的信息量,首先在2个不同射线能量下对涡轮叶片进行DR成像,以获取不同厚度区域的质量信息;然后将2幅DR图像进行多分辨率小波分解,以最大局部方差为准则对二者的低频子带图像进行融合,以局部梯度的活性因子为尺度对二者的高频子带图像进行融合;最后基于小波融合系数的逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明:基于此方法的涡轮叶片融合DR图像携带了更为丰富的细节信息,从而有利于叶片质量信息的快速、准确判读.      

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。     

多传感器图像融合技术综述

对国内外多传感器图像融合技术的发展状况进行了介绍,描述了图像融合的主要步骤,概括了目前主要图像融合方法的基本原理,并对各种方法的性能进行了定性分析.给出了评价图像融合效果的标准和方法,指出了图像融合技术的发展方向.     

基于模式特征的图像压缩算法

从人眼视觉特征与空域模式特征的角度出发,提出了一种基于模式特征的图像压缩算法。经过对一组遥感图像的对比试验,可以看出本算法在对纹理信息丰富的遥感图像进行压缩时明显优于SPIHT算法。     

An object-level strategy for pan-sharpening quality assessment of high-resolution satellite imagery

Current satellite imaging systems offer a trade-off between high spatial and high spectral resolution providing panchromatic images at a higher spatial resolution and multispectral images at a lower spatial resolution but rich in spectral information while a wide range of applications need the highest level of this information, simultaneously. Image fusion techniques as means of enhancing the information content of initial panchromatic and multispectral images produce new images, titled pan-sharpened, which inherent the advantages of the initial images. Considering the impact of fusion accuracy on the quality of corresponding applications, it is necessary to evaluate the quality of these processed images. During the last decade, a lot of quality evaluation metrics have been proposed which are mostly inspired by traditional image quality metrics. These methods are mostly based on applying quality metrics at the pixel level and evaluating final quality value based on averaging of obtained metric values through the whole image. However, obtained results clearly show that the behaviour of image fusion quality is inconsistent amongst different image objects. In this article, by applying image fusion quality metrics (IFQMs) to image objects, an object-level strategy for quality assessment of the image fusion process is proposed. The proposed strategy is applied to different satellite imagery covering residential and agricultural areas. Experimental results show higher capabilities of object-level quality assessment strategy in the quality assessment of the fusion process. Evaluating fusion quality at the object level provides the potential of fusion quality assessment for each individual image object in compliance with different parameters such as the type of objects and the effective size of objects in data set.     

Quality assessment by region in spot images fused by means dual-tree complex wavelet transform

This work is motivated in providing and evaluating a fusion algorithm of remotely sensed images, i.e. the fusion of a high spatial resolution panchromatic image with a multi-spectral image (also known as pansharpening) using the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT), an effective approach for conducting an analytic and oversampled wavelet transform to reduce aliasing, and in turn reduce shift dependence of the wavelet transform. The proposed scheme includes the definition of a model to establish how information will be extracted from the PAN band and how that information will be injected into the MS bands with low spatial resolution. The approach was applied to Spot 5 images where there are bands falling outside PAN’s spectrum. We propose an optional step in the quality evaluation protocol, which is to study the quality of the merger by regions, where each region represents a specific feature of the image. The results show that DT-CWT based approach offers good spatial quality while retaining the spectral information of original images, case SPOT 5. The additional step facilitates the identification of the most affected regions by the fusion process.