基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换,得到全色波段图像的低频子带系数和各带通方向子带系数;然后针对多光谱图像的每一个波段,将其进行双线性插值后作为融合后多光谱图像的低频子带系数,对全色波段图像的各带通方向子带系数采用基于成像系统物理特性的注入模型(调整系数)进行局部调整后,作为融合后多光谱图像的各带通方向子带系数,从而得到融合后多光谱图像的非采样Contourlet变换系数;最后再经非采样Contourlet逆变换得到该波段具有高空间分辨力的多光谱图像。采用IKONOS卫星遥感图像进行了仿真实验,实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面优于其它传统的遥感图像融合算法。     

基于成像系统物理特性的多光谱图像与全色波段图像融合

提出了一种基于成像系统物理特性的多光谱图像与全色波段图像融合算法。该算法采用àtrous小波变换提取全色波段图像的空间细节信息,并将提取的空间信息按照一定的注入模型调整后添加到各波段多光谱图像中去,得到具有高空间分辨力的多光谱图像。注入模型充分考虑了各波段成像传感器的相对光谱响应函数、地表物体对各波段的光谱反射率以及各波段的辐射调整系数等成像系统的物理特性,使融合后的多光谱图像在显著提高空间质量的同时,最大可能地保留了原始多光谱图像的光谱特性。对IKONOS卫星遥感影像的融合实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面较其它基于小波变换的融合算法都具有更高的性能。     

小波包变换与遥感图像融合

探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题.分析了多光谱与全色波段成像机理,提出了一种基于小波包变换的遥感图像融合方法,实验结果表明,该方法可有效综合多光谱与全色波段图像的优点,从而获得具有较高空间分辨率的多谱图像.     

基于Shearlet变换的自适应图像融合算法

针对多聚焦图像与多光谱和全色图像的成像特点,结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质,提出了一种新的图像融合规则.并基于此融合规则,提出了基于Shearlet变换的自适应图像融合算法.在多聚焦图像的融合算法中,分别对聚焦不同的图像进行Shearlet变换,并基于本文提出的融合规则,对分解后的高低频系数进行融合处理. 通过与多种算法的比较实验证明了本文提出的算法融合的图像具有更高的清晰度和更加丰富的细节信息.在多光谱和全色图像的融合处理中,提出了一种基于Shearlet变换与HSV变换相结合的图像融合方法.该算法首先对多光谱图像作HSV变换,将得到的V分量与全色图像进行Shearlet分解与融合,在融合过程中对分解系数选用特定的融合准则进行融合,最后将融合生成新的分量与H、S分量进行HSV逆变换产生新的RGB融合图像. 该算法在空间分辨率和光谱特性两方面达到了良好的平衡,融合后的图像在减少光谱失真的同时,有效增强了空间分辨率. 仿真实验证明,本文算法融合的图像与传统的多光谱和全色图像融合算法相比,具有更佳的融合性能和视觉效果.     

改进投影梯度NMF的NSST域多光谱与全色图像融合

为了有效结合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,进一步改善融合后多光谱图像的质量,提出了基于改进投影梯度非负矩阵分解(NMF)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域多光谱和全色图像融合方法。对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度(IHS)变换,将其亮度分量与全色图像进行直方图匹配,增强全色图像的对比度;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行NSST变换,对二者的低频系数利用改进投影梯度NMF进行融合,进一步提高融合后图像的空间信息;对于高频子带系数,采用基于改进PCNN的方法进行融合,增强图像的细节信息;经非下采样Shearlet逆变换得到融合后的亮度分量,进行IHS逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,所提出的方法在保留多光谱图像光谱信息的同时,增强了融合图像的空间细节表现能力,优于现有的基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和NMF、基于NSCT和PCNN等几种融合方法。     

基于改进梯度投影NMF和复Contourlet变换的遥感图像融合

为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,利用复Contourlet变换分别分解多光谱图像的强度分量图像和新的全色图像,得到各自对应的低频分量和高频分量;接着,对两幅低频分量图像采用改进梯度投影的非负矩阵分解作为融合规则获取新的低频分量,并对两幅高频分量图像使用系数绝对值较大法获取新的高频分量;最后,通过逆复Contourlet变换和逆色调-饱和度-强度变换获得融合后的图像.大量实验结果表明,与HSI方法、NMF与无下采样Contourlet变换结合的方法以及提升小波变换与HSI结合的方法相比,本文方法获得的融合图像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息.     

结合NSDTCT和稀疏表示的遥感图像融合

为了提高全色图像与多光谱图像的融合质量,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的图像融合算法.对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度变换,再对亮度分量和全色图像进行直方图匹配及亮度平滑滤波处理.利用非下采样双树复轮廓波变换处理亮度分量和全色图像,得到对应的高低频系数.对于低频系数,利用稀疏表示进行融合,采用空间频率和l1范数双指标取大的融合规则得到稀疏表示系数;对于高频系数,将改进的拉普拉斯能量和作为脉冲耦合神经网络的外部输入项,提出了改进的脉冲耦合神经网络的融合策略.最后进行非下采样双树复轮廓波逆变换和亮度-色度-饱和度逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留光谱信息的同时可以提高空间分辨率,视觉效果及客观指标均优于经典的融合算法.     

基于双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法是利用主成分分析方法来完成遥感图像的融合,由于主成分分析方法融合后的图像会产生光谱畸变,易导致所融合图像存在光谱失真的问题。对此,设计了一种采用双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法。对多光谱图像进行色调-饱和度-亮度变换,以获取多光谱图像的亮度分量,引入双正交小波变换将该亮度分量与全色图像进行小波域分解,以获取图像的低频与高频子带;通过低频子带中像素点的区域梯度特征构造均值梯度模型,用于求取低频子带融合系数,利用高频子带中像素点对应的区域方差构造相似度因子,用于求取高频子带融合系数;通过色调-饱和度-亮度与双正交小波的逆变换获取所融合遥感图像。仿真实验结果显示,所设计方法与当前遥感图像融合方法相比,融合的遥感图像具有更好的视觉效果。     

基于二通道不可分加性小波的多光谱图像融合

提出了伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的不可分小波的一种构造方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨力全色图像的融合中。提出了一种二通道对称的不可分小波滤波器组的构造方法,设计出多组具有紧支撑、对称性和正交性的不可分小波6×6滤波器组,利用此类滤波器组中的低通滤波器对图像进行加性分解与重构。采用三种模式NAWS、NAWRGB和NAWL对ETM 及其它类多光谱图像与高分辨力全色图像进行融合研究。实验结果表明,该方法对多光谱图像与高分辨力全色图像的融合有较好的融合效果,与传统的融合方法相比,该方法既能保持多光谱图像的光谱信息,又能保持高分辨力全色图像的高分辨力特性,克服了传统张量积小波融合方法不能得到高分辨力图像的不足,并能节约运算量。     

结合深度学习的非下采样剪切波遥感图像融合

遥感图像融合是指将不同传感器得到的具有不同观测特性的图像信息有选择、有策略地结合起来,以得到具有更优观测特性的新图像的方法。提出一种深度学习结合非下采样剪切波变换(NSST)的遥感图像融合算法,利用改进的超分辨率重建网络对多光谱图像(MS)进行空间分辨率增强,全色图像(PAN)参考重建后的多光谱图像的每个分量进行直方图匹配。将对应通道的图像进行NSST变换,分别得到低频子带和若干高频子带。低频子带通过使用基于梯度域的自适应加权平均规则来获得低频融合系数,高频子带采用局部空间频率最大值规则来获得高频融合系数,最后经逆NSST变换重构获得融合图像。对不同数据集中的City和Inland多光谱图像采用双三次插值方法进行上采样,作者提出算法的通用图像质量指数(UIQI)分别为0.988 6和0.932 1,光谱角映射(SAM)分别为1.872 1和2.143 2。实验结果表明,图像结构更加清晰,保存的光谱信息更加完整,融合图像质量优于对比算法,融合图像更利于人类视觉观察。     

Image fusion using non-separable wavelet frame

In this paper, an image fusion method is proposed based on the non-separable wavelet frame (NWF) for merging a high-resolution panchromatic image and a low-resolution multispectral image. The low-frequency part of the panchromatic image is directly substituted by multispectral image. As a result, the multispectral information of the multispectral image can be preserved effectively in the fused image. Due to multiscale method for enhancing the high-frequency parts of the panchromatic image, spatial information of the fused image can be improved. Experimental results indicate that the proposed method outperforms the intensity-hue-saturation (IHS) transform, discrete wavelet transform and separable wavelet frame in preserving spectral and spatial information.     

基于HIS 小波变换和MOPSO的全色与多光谱图像融合

有效的全色图像和多光谱图像的融合方法必须保证光谱和空间信息的最大化. 采用HIS小波融合算法框架, 提出了新的高频系数提取方法和一种新的全色和多光谱图像融合方法. 根据小波变换后高频中的细节以及边缘信息都具有方向性, 而噪声点一般都是孤立点这一物理特性, 设计了一种基于一阶高斯微分的高频系数提取方法.以多个融合评价指标为目标函数, 对HIS小波融合算法中采用不同融合规则得到的结果图像, 通过多目标粒子群优化算法优化加权组合得到最终结果. 对实际TM多光谱图像和SPOT全色图像进行了融合实验比较研究, 结果表明, 改进的高频系数提取方法得到的融合图像在光谱信息和空间信息上都有较好的改善, 用多目标粒子群优化算法得到的结果图像在光谱信息保留上具有较明显的优势且空间信息也得到了较大的提高.     

Performance analysis of multi-spectral and panchromatic image fusion techniques based on two wavelet discrete approaches

During the past few years, many fusion algorithms have been proposed to combine a high-resolution panchromatic image with a low-resolution multi-spectral image to generate a high-resolution multi-spectral image. Among them, the wavelet-based algorithm has gained its popularity due to its ability of multi-resolution decomposition. More specifically, the wavelet transform is first applied to images. The wavelet coefficients are then combined based on a certain rule to produce the fused image. In this paper, we evaluated the performances of both the wavelet transform discrete approaches and the coefficient combination methods when they are applied to fuse multi-spectral and panchromatic images. For the discrete approaches of the wavelet transform, Mallat and “à trous” algorithms are chosen. For the coefficient combination, the additive wavelet method, the additive wavelet intensity method and the additive wavelet principal component method are selected. To evaluate the spectral quality of the fused images, correlation coefficient and Q_avg index are used as a local and global measure, respectively. Meanwhile, average gradient and standard deviation are used to evaluate the spatial quality. Our experiments show that keeping the combination method the same, the “à trous” algorithm works better than the Mallat algorithm for the fusion purpose. In addition, if keeping the wavelet discrete algorithm the same, the combination methods mentioned above are found to have different advantages between the spatial resolution improvement and the spectral quality preservation.     

基于梯度一致性约束的多光谱/全色影像最大后验融合方法

多光谱/全色影像融合可以得到高空间分辨率的多光谱影像,在影像解译和分类等方面具有十分重要的意义。提出一种基于梯度一致性约束的遥感影像融合方法。该方法在最大后验概率框架下,通过梯度一致性约束建立理想高空间分辨率多光谱影像和全色影像之间的关系,并结合多光谱影像观测模型和Huber-Markov影像先验,构建融合目标函数,最后采用梯度下降法求解得到融合影像。本文方法在目标函数中引入了梯度一致性约束,克服了现有的同类方法受限于波段数量的缺陷,同时在求解中自适应确定每个波段的迭代步长,充分顾及了各波段的光谱特性,从而既确保了融合影像的光谱信息保真度,也提高了融合影像的空间信息融入度。通过IKONOS和WorldView-2影像对该方法进行了验证,并和GS,AIHS和AMBF等融合方法从定性和定量两方面进行了比较分析。实验结果表明,相比于其他方法,该方法可以在更好保持光谱信息的同时增强影像的空间分辨率,具有更广泛的适用范围和更佳的融合效果。     

Visual remote sensing image fusion using local correlation moment

In this paper a fusion method is proposed for merging a high-resolution panchromatic image and a low resolution multispectral image.The algorithm is based on discrete wavelet transform(DWT).It uses correlation moment rule to the low frequency bands and local deviation rule to the high frequency bands separately.Experimental results indicate that the proposed approach outperforms the traditional methods.     

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法.首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数,得到一个波段一幅图像.接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价.实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利.     

基于区域分割的遥感图像融合方法

提出了一种基于区域分割的图像融合方法，先将待融合的图像按空间特性分割成相似度不同的区域，然后根据具体应用目的对每个区域采用不同的融合规则.对多光谱与全色图像、多光谱与雷达图像两类遥感图像对进行了融合实验，实验结果表明，引入区域分割后的融合结果不但性能更优，而且可以很方便地控制不同图像源的成分对融合结果的贡献，满足特定应用的需求.