基于最小一乘的遥感图像融合

基于全色数据与多光谱数据之间的线性关系进行遥感图像融合是一种可行并被广泛应用的思路.本文利用GCOS模型对GS方法进行了分析,发现GS法可通过最小二乘法进行线性回归.由于最小一乘与最小二乘相比更为稳健,因此预期采用最小一乘法的融合方珐具有更好的性能.本文提出了一种基于最小一乘融合方法的构建,并对IKONOS数据进行了对比试验.试验结果表明,基于最小一乘的融合方法是对GS方法的一种有效改进.     

基于显著性的多波段图像同步融合方法

针对多波段融合图像存在对比度低、显著目标不突出的问题,本文提出了一种基于显著性的多波段图像同步融合方法。首先,近红外图像被用来作为数据保真项,红外图像和可见光图像分别为融合结果提供红外显著信息和细节信息;其次,基于视觉显著的红外显著区域提取方法被用来构造权重图,以克服融合结果显著区域不突出和边缘模糊问题;最后,采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers, ADMM）来求解模型,得到融合结果。研究结果表明,较于代表性图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节,并在多项客观评价指标上优于代表性算法。     

基于类间可分性的波段选择算法

如何从图像中选择出分类效果好的波段组合是高光谱图像分类任务的关键问题.针对上述问题,提出一种基于单波段图像类间可分性和波段间相关性的波段选择算法.根据类间可分性原则,采用单波段图像中各类样本点矩阵的均值和标准差来衡量单波段图像的类间可分性,结合波段间的相关系数来选择出类间可分性好、波段间相关性低的波段组合.最后对所提算...     

相位调制在可见光与红外图像融合中的应用

根据实际应用中要求图像融合算法简单有效的要求,提出了相位调制的图像融合算法,首先对可见光图像和红外图像按照通信原理中的相位调制方法进行相位调制,然后通过逆变换得到融合图像,通过实验表明,该算法在图像视觉效果、包含的信息量以及细节信息上都取得很好的效果,融合效果优于小波变换等算法。     

基于拉普拉斯金字塔变换方法的多波段图像融合规则比较

为了选取基于拉普拉斯金字塔变换融合方法效果较好的融合规则来提高多波段图像融合质量,现结合12 种融合规则对可见光、红外短波和红外长波图像进行融合,通过主观人眼视觉观察与客观评价中的信息量、统计特性和人眼视觉特性的评价指标对融合效果进行分析比较,找到融合效果较好的融合规则.实验结果表明,低频使用等值加权平均时,融合效果较差,对比度低.高频使用绝对值取大、低频使用区域匹配时,融合结果清晰,评价指标最高,便于人眼观察.高频使用区域能量取大、低频使用区域匹配度取大时,融合结果可以充分显示边缘和纹理信息.高频使用一致性检测和区域方差时融合效果一般.     

双波段红外图像融合板卡的设计

介绍了双波段红外图像融合的加权算法．描述了双波段红外图像融合板卡的电路组成原理．并进行了仿真实验，证明了该设计的合理性。     

双波段红外图像融合

由于光电跟踪仪在舰船防御体系中的重要作用,8～12μm波段和3～5μm波段的两个传感器的图像融合非常有意义。本文应用低通率塔式算法的改进算法对双波段红外图像融合,获得了较好的结果。     

高空间分辨率和高光谱分辨率遥感图像的融合

1 引言 在遥感成像系统的设计中,空间分辨率和光谱分辨率常常不可兼得,因为高光谱成像系统的光谱带宽很窄,必须用较大的瞬时视场(IFOR)才能收集足够多的光量子以维持可接受的信噪     

超谱遥感图像的波段选择新方法

针对超谱遥感图像的高数据维给图像进一步处理带来的困难,本文构造了波段选择方法的数学模型,该方 法基于统计学原理,通过选择信息量大并且与其它波段相关性小的波段来降低超谱数据维数。本文将降低后的超谱数据进 行小波融合与K．均值非监督分类。分类结果表明,该波段选择的方法能够将保留信息丰富的波段,分类效果与使用原始 波段相比有所提高,计算复杂度大大降低。     

基于直觉模糊集的多波段图像融合

为解决微光探测条件下多波段图像融合效果差、信息丢失的问题,提出了基于直觉模糊集的多波段图像融合方法.首先利用最大化熵准则对源图像分别进行直觉模糊处理,其次对隶属度图像进行去模糊后进行非下采样剪切波变换(NSST),得到各自的高频图像和低频图像,然后对高频图像用绝对值取大融合,对低频图像用清晰度取大融合,最后对高频融合图像和低频融合图像进行NSST 逆变换得到最终融合图像.实验结果表明,本方法可对微光探测条件下多波段图像自适应处理,融合结果目标显著,对比度和清晰度大,主观和客观评价指标均优于其他方法.     

基于自适应区域方差的图像融合方法

基于自适应区域方差的图像融合方法。根据具体图像采用自适应方法确定区域方差的求取范围。图像融合的方法是区域方差融合,图像采用Contourlet变换。实验结果表明,采用区域方差融合的方法能有效提高图像的信息熵和平均梯度。与传统的直接融合方法相比,在完成了图像融合的功能的前提下提升了图像的细节信息。     

基于引导滤波的遥感图像融合算法

针对目前遥感图像融合算法的不足,提出了一种基于引导滤波的遥感图像融合算法。该算法通过引导滤波器求取加权系数,对小波变换后的小波系数和近似系数进行加权融合,针对融合后得到的小波系数和近似系数应用小波反变换,最终得到融合图像。实验结果表明,文中提出的融合算法所得图像内容丰富、细节清晰、具有良好的实验效果。     

遥感图像融合效果评估方法

遥感图像融合效果评估是目前遥感图像融合领域中亟待解决的问题,直接影响遥感图像融合处理技术的发展.文中在构建多源遥感图像融合处理估计模型的基础上,重点讨论分析遥感图像融合效果的主、客观评价技术的发展现状,进行SAR图像与光学图像的融合处理仿真实验,优选相关系数及峰值信噪比完成SAR图像与光学图像的融合效果评估处理.同时,还讨论了目前图像融合效果评估中存在的主要问题,对进一步研究图像融合效果评估有很好的意义.     

基于Contourlet系数局部特征的选择性遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在显著提高空间分辨率的同时,尽可能多地保持原始多光谱特性,提出了一种基于Contourlet变换系数局部特征的选择性遥感图像融合方法。根据多光谱和全色图像融合过程中Contourlet变换后的低频和高频部分融合目的的不同,对得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用窗口邻域移动模板逐一计算相应区域Contourlet系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的准则,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在Contourlet系数域内进行选择性融合,通过Contourlet和亮度-色调-饱和度(IHS)逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。采用Landsat TM多光谱和SPOT全色图像进行的融合实验结果表明:提出的算法在显著提高空间分辨率的同时,又能很好地保持原始图像的光谱特征,并优于传统的融合方法。     

基于静态多小波变换的图像融合

综合了多小波分析和平移不变性质的优势,将多小波分析扩展到静态多小波的范畴,提出了一种基于静态多小波变换(SMWT)的图像融合方法。通过对源图像进行SMWT,根据变换系数的尺度内多子带联合窗口(CBWI)特性,实现多源图像的融合。该方法应用于一类多聚焦图像融合的仿真实验中,从视觉效果和信息量指标(互信息量和交叉熵)2个方面对融合图像进行主观评判和量化评价。结果表明,相比于传统小波域内的图像融合算法,该方法得到的融合结果具有更良好的视觉质量和更优的量化指标,体现出更强的融合性能。     

基于CNN的QuickBird遥感影像融合研究

为了充分利用QuickBird多光谱影像的光谱信息和全色影像的高空间分辨率信息,提出了一种基于细胞神经网络（CNN）的QuickBird多光谱和全色遥感影像融合方法.实验结果表明,相对于传统的影像融合算法,提出的方法具有更好的性能.     

基于支持向量值轮廓波变换的遥感影像融合

 本文研究基于支持向量值轮廓波变换的遥感影像融合.首先将支持向量值滤波器和方向滤波器组进行合理搭配,构造支持向量值轮廓波变换,该变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性.然后利用该变换对多源遥感影像进行多尺度、多方向、多分辨率分解,在不同的分解水平上利用基于区域能量和基于区域的轮廓波对比度方法进行融合.实验结果表明,利用该变换进行遥感影像融合时,能在不降低空间分辨率的情况下有效保留源影像的光谱信息.     

基于Curvelet变换的自适应多传感器图像融合

提出了基于Curvelet变换的自适应多传感图像融合新算法。算法将全色图像和多光谱图像进行Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则。对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数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。将该算法和其他的融合算法进行对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于非负矩阵分解的TerraSAR与SPOT5影像融合

合成孔径雷达具有全天候、全天时的优势,能够提供高分辨的目标图像,而多光谱遥感影像能够提供丰富的光谱信息,将两种不同影像进行融合,综合两者的优势信息可以得到质量更高、信息更丰富的图像。提出了基于非负矩阵分解算法的融合算法对SAR影像和多光谱遥感影像进行融合。通过对比研究,提出的融合算法在目视判读以及客观评价指标上和传统融合算法相比,都有较明显的改善,尤其是在细节表现力和光谱保持度方面优势显著。