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。
     

基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法

Contourlet变换作为新的多尺度分析方法比小波变换更适合分析二维图像的边缘特征,而支持向量聚类算法所获得的聚类效果不受聚类形状限制,也勿需预先给定聚类数目等参数。据此提出了一种基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再对其高频系数利用支持向量聚类进行融合,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差、信噪比、信息熵、空间频率、清晰度和相关系数等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、现有的基于Contourlet变换的图像融合方法以及基于支持向量聚类的图像融合方法进行了比较。结果表明提出的基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法能取得更优越的融合效果。
     

基于小波变换和自适应加权的无人机侦察图像融合

针对各种不同无人机侦察图像的特点,以区域能量为活性测度、区域平均能量的比值作为匹配测度,提出一种基于小波变换和区域平均能量对比度的自适应加权图像融合算法。首先选取多光谱图像的低频系数作为融合图像的低频系数,再通过小波变换和区域平均能量对比度的自适应加权图像融合算法得到高频系数,最后进行小波逆变换即可得到融合后图像。实验结果表明,针对TM多光谱低分辨率图像和SPOT全色高分辨率图像的融合,采用三层小波分解尺度,该算法的信息熵较大,分别是3.8917、4.4971和4.3635;光谱扭曲度较小,分别为12.7910、18.3332和21.1418;峰值信噪比较好,分别为51.9508、49.4961和49.6944;清晰度较高,分别为4.8975、8.8838和7.9902,证明该算法可实际应用于无人机侦察图像融合。     

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。     

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。     

基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩

高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用。为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法。首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带。然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的。最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码。文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明：所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比。     

一种基于Contourlet变换的图像匹配算法

在高维情况下,小波分析方法不能充分利用数据本身特有的几何特征,并不是最优的 或者说“最稀疏的”函数表示方法。针对这一问题,提出了一种基于多尺度几何分析方 法—Contourlet变换的图像匹配算法。首先对图像进行Contourlet分解并获得低频子图像 和带通子图像,然后对低频子图像使用LTS-HD和投影熵计算得到粗匹配点,接着将粗匹配点 的位置反演计算到原始图像,并通过归一化积相关算法得到精匹配结果,仿真实验表明了算 法的高精度和快速性。     

基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法

无抽取离散小波变换 (UDWT)具有移不变性的优良性质 ,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果。文中研究一种基于UDWT的适用于多光谱图像的融合算法 ,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献 [4 ]算法最佳保留光谱信息的特点 ,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征 ,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息     

基于感兴趣区域编码的图像压缩算法

文章提出了一种基于矢量量化的感兴趣区域小波图像压缩算法。该算法充分利用了子带系数带内带外的相关性,从低频到高频按空间方向树结构构造矢量,对感兴趣区域和背景区域采用不同的矢量构成方法。试验表明该算法在极低比特率的情况下,恢复图像仍可获得较好的主观质量。     

基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配

为了进一步提高遥感图像匹配的精度和运算效率,提出了一种利用Contourlet变 换、Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Co ntourlet分解的基础上,引入Krawtchouk矩来提取图像的局部特征,并利用改进的带极值扰 动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,然后逐级上推,
最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹 配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。
     

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。     

结合形态学理论与Hough变换的SAR图像线目标检测方法

针对典型线状军事目标,提出一种SAR图像的目标检测方法。该方法首先将分块阈值分割的思想应用于未经斑点噪声抑制的原始SAR图像,得到ROI(Region of Interest)图像;然后,利用区域的几何特征有效地剔除大量虚警,并采用形态学梯度算子提取目标的边缘信息,与传统的Canny边缘检测相比,边缘轮廓更加连贯;最后,利用Hough变换对梯度图像进行直线检测,得到机场跑道的边缘。该方法对原始SAR图像采用传统的图像处理技术进行目标检测,因此,比基于SAR图像统计特性的目标检测方法简单易行。对真实SAR图像的实验结果验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

基于光谱特性的高光谱图像压缩方案

根据干涉型高光谱成像仪成像特点,提出了一种针对干涉型光谱仪所获得高光谱图像的基于光谱特性的图像压缩方案。由于光谱信息最终从“点”十涉图像中恢复,因此方案中首先通过高精度匹配技术将原始“像面”干涉图像序列“重组”成“点”干涉图像,然后针对“点”干涉图像序列进行压缩。在重组过程中采取基于光流的亚像素级匹配和基于梯度的三角插值算法,实现了高精度的图像匹配重组;在压缩环节利用“点”干涉图像与光谱信息之间的傅立叶变换关系,提出一种能够很好保持频谱特性的基于一维DCT的压缩算法。实验证明,压缩算法总体性能远高于针对“像而”干涉圈序列的压缩算法．很好地控制了光谱信息的失真。