OMIS图像条带噪音消除方法研究

分析了OMIS高光谱图像条带噪音产生的主要原因及条带噪音的特点.提出了两种改进的空域和小波域OMIS条带噪音消除新方法.比较了实验图像和数据.结果表明,两种新方法均具有良好的消除OMIS条带噪音的能力,并能较好地保持图像的纹理细节信息,效果明显优于原有方法.     

基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换应用于图像融合领域,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法是将图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,针对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将基于小波变换的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,基于Contourlet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法.