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.     

一种多光谱与高分辨率全色图像融合新算法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法.该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率.给出了该方法的融合结果,并与小波变换法(WT方法)进行了比较,证明了该图像融合方法的正确和有效性.     

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。     

基于方向金字塔框架变换的遥感图像融合算法

为了综合利用多光谱遥感图像与全色遥感图像之间的互补信息,提出了一种方向金字塔框架变换(SPFT),并基于此变换提出了一种遥感图像融合算法。具体融合过程是将多光谱图像的每个波段分别与高分辨力全色图像进行融合,首先将高分辨力全色图像与多光谱图像的待融合波段进行直方图匹配,然后对该波段图像以及直方图匹配后的高分辨力全色图像分别进行方向金字塔框架变换分解,融合过程就是对两图像方向金字塔框架变换分解后的系数进行组合,最后对组合后的系数进行方向金字塔框架逆变换即可得到该波段图像与高分辨力全色图像的融合图像。实验结果表明该算法在性能上优于基于亮度-色调-饱和度(1HS)的彩色空间变换以及基于离散小波框架变换(DWFT)的遥感图像融合方法,尤其对源图像之间存在配准误差的情况。     

一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于区域分割和à trous小波变换的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像进行区域分割及区域关联,并按关联映射图所划分区域提取红外与可见光图像的的能量信息及梯度信息;然后,对红外与可见光图像进行多尺度à trous小波变换分解,分解后的低频部分按照文中所提出的区域能量比和区域清晰比指标进行区域融合,高频部分采用绝对值取大算子进行融合;最后进行重构得到融合图像.结果表明,该算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息.     

多光谱与高分辨率图像融合算法研究

提出了一种多光谱与高分辨率图像融合的新算法.该方法将小波的多分辨分解与IHS变换相结合,它首先利用高分辨率图像各小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再通过融合算子实现分区域融合,最后对融合后的强度分量进行IHS反变换,得到一幅同时具有较好空间分辨率和光谱信息的融合图像.实验结果表明,该方法得到的融合图像优于IHS变换法和小波变换法(WT法).     

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.     

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.     

Multiscale top-hat selection transform based infrared and visual image fusion with emphasis on extracting regions of interest

To effectively combine regions of interest in original infrared and visual images, an adaptively weighted infrared and visual image fusion algorithm is developed based on the multiscale top-hat selection transform. First, the multiscale top-hat selection transform using multiscale structuring elements with increasing sizes is discussed. Second, the image regions of the original infrared and visual images at each scale are extracted by using the multiscale top-hat selection transform. Third, the final fusion regions are constructed from the extracted multiscale image regions. Finally, the final fusion regions are combined into a base image calculated from the original images to form the final fusion result. The combination of the final fusion regions uses the adaptive weight strategy, and the weights are adaptively obtained based on the importance of the extracted features. In the paper, we compare seven image fusion methods: wavelet pyramid algorithm (WP), shift invariant discrete wavelet transform algorithm (SIDWT), Laplacian pyramid algorithm (LP), morphological pyramid algorithm (MP), multiscale morphology based algorithm (MSM), center-surround top-hat transform based algorithm (CSTHT), and the proposed multiscale top-hat selection transform based algorithm. These seven methods are compared over five different publicly available image sets using three metrics of spatial frequency, mean gradient, and Q. The results show that the proposed algorithm is effective and may be useful for the applications related to the infrared and visual image fusion.     

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.     

基于二代curvelet变换的图像融合研究

曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力.将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现.因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对多聚焦图像进行了实验,采用均方误差、偏差指数和相关系数对融合结果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较,实验结果表明该方法除分解2层时与小波性能相当,取其他分解层数时均获得更好的融合效果.     

干涉多光谱卫星图像序列编码

星载干涉多光谱图像序列通过图像匹配实行定位形成光谱序列,相邻图像之间具有很强的相关性,与一般图像序列不同的是,相邻图像之间具有明显的平移特点。为了充分利用这一特点实现有效的图像压缩,同时减少编码系统复杂度,提出了一种新的图像序列编码方法,通过小波域系数匹配算法检测出相邻图像之间的相对位移量,然后对差值图像进行类似于单幅图像的编码,从而提高了总体编码效率。本算法具有与相同单幅图像编码算法相当的低复杂度特点,只需要对单幅图像与模板的差值进行基于小波变换的编码,从而避免了基于三维小波变换的编码算法对系统存储量要求大以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法比基于三维小波变换的编码算法效果更好。     

基于分块DCT变换编码的小波域多幅图像融合算法

提出了一种利用DCT变换和小波变换的特征层图像融合算法.其基本思想是先对多幅源图像进行分块DCT变换,选取较大方差对应的变换系数,将图像压缩为原图像大小的1/4,保留系数的对应坐标作为提取信息时的密钥;其次将经处理后的DCT系数直接作为小波变换的分解系数,经小波逆变换后得到融合信息.实验结果表明,该算法实现了多幅不同大小图像的融合,同时单一密钥只能提取单一图像. 关键词： 图像融合 小波变换 离散余弦变换 编码     

Novel image fusion method based on discrete fractional random transform

We introduce a new spectrum transform into the image fusion field and propose a novel fusion method based on discrete fractional random transform （DFRNT）. In DFRNT domain, high amplitude spectrum （HAS） and low amplitude spectrum （LAS） components carry different information of original images. For different fusion goals, different fusion rules can be adopted in HAS and LAS components, respectively. The proposed method is applied to fuse real multi-spectral （MS） and panchromatic （Pan） images. The fused image is observed to preserve both spectral information of MS and spatial information of Pan. Spectrum distribution of DFRNT is random and uniform, which guarantees that good information is reserved.     

一种新的全色图像与光谱图像融合方法研究

给出了一种新的综合伪彩色映射技术和小波变换理论的图像融合方法,并将其应用于全色图像和光谱图像的融合中.通过提取两个不同谱段光谱图像的共有信息和特别信息,并进行伪彩色映射融合,来增强目标与背景的对比度.同时将伪彩色映射融合后的图像进一步用IHS变换提取空间信息,在小波变换框架下将其与全色图像进行融合以提高目标的边缘细节信息,使所获得的融合结果不仅包含丰富的光谱信息的同时还具有较高的空间分辨率.仿真图和评价指标表明,该算法在增强目标与背景的对比度以及保留目标信息等方面具有较强的优势.     

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。     

基于改进的空域相关的多聚焦图像融合

提出了一种简单有效的像素级多聚焦图像融合方法。针对正交小波变换缺乏平移不变性而产生视觉失真的缺陷,采用Atrous算法将原图像分解在不同频率域上。Atrous算法先将滤波器h0(n),h1(n)各点间插入适当的零值后再与低频信号做卷积,故又称为"多孔算法"。将具有抑制噪声性能的空阈相关法作为高频子图像的融合规则,选取相关性强边缘特征显著的点作为最终融合子图像的像素点。实验表明,由此融合的图像能完好的保留边缘纹理信息。融合后的图像在客观评价和主管视觉效果上均有提高。     

基于直方图变换的多光谱图像3D SPIHT压缩编码算法

提出了新的多光谱图像压缩方案,直方图变换的三维分层树的集划分(3D SPIHT)压缩编码算法。基于多光谱图像的成像特点,在去相关之前,提出一种可逆的直方图变换方法对多光谱各波段图像灰度值进行调整,来提高各波段间的相关性,然后再对变换后的图像利用K_L和二维小波变换去除谱间冗余和空间冗余。小波编码采用两种编码方案:3D_SPIHT以及对它进行改进后的三维位平面的SPIHT算法,并对两者进行了比较。实验表明,采用直方图变换的这两种方法都获得了良好的效果,比没变换前有更好的图像质量和压缩性能。     

基于区域分割和Counterlet变换的图像融合算法

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourlet分解,分解后的高频部分采用绝对值取大算子进行融合,低频部分则采用基于区域的融合规则和算子进行融合;最后进行重构得到融合图像。对红外与可见光图像进行了融合实验,并与基于像素的àtrous小波变换和Contourlet变换的融合效果进行了比较。结果表明,采用本文算法的融合图像既保留了可见光图像的光谱信息,又继承了红外图像的目标信息,其熵值高于基于像素的融合方法约10%,交叉熵仅为基于像素的融合方法的1%左右。     

An improved-SFIM fusion method based on the calibration process

The fusion of multispectral/hyperspectral image (MSI/HSI) and panchromatic image (PI) is a crucial and useful issue. Among the different fusion methods, smoothing-filter-based intensity modulation (SFIM) fusion technique is a simple yet effective model. It is proposed based on a simplified solar radiation and land surface reflection model. However, the calibration process, which is important in the remote sensing, is neglected. Meanwhile, in the fusion model, instead of using the accurate radiance value, the digital number (DN) value of optical image is improperly used. It caused the distortion of color in the fused images. Therefore, in the letter, we propose an improved-SFIM (ISFIM) by exploiting the calibration process. In the model, the range of DN values of the fused data are properly constrained in the calibration process. Experiments on the MSI and HSI are presented along with the fusion results obtained by discrete wavelet transform, Gram–Schmidt transform, original SFIM techniques and the proposed ISFIM. The results illustrate that, the ISFIM behaves better both in visual analysis and objective indices than existing methods.