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Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合 总被引：2，自引：0，他引：2
对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。 相似文献
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非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强 总被引：2，自引：0，他引：2
针对部分遥感图像整体亮度偏暗、对比度较低的特点,为提高遥感图像的视觉效果和可解译性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)和参数化对数图像处理(parameterized logarithmic image processing, PLIP)模型的遥感图像增强方法。首先,遥感图像经非下采样Shearlet变换分解成低频分量和高频分量;然后依据PLIP模型对其低频分量进行增强,提高图像的对比度;同时利用改进的模糊增强方法对高频分量进行增强,突显边缘细节信息。大量试验结果表明,与双向直方图均衡增强、基于平稳小波变换的增强、基于非下采样Contourlet变换的增强等5种图像增强方法相比,本文提出的方法在主观视觉效果和对比度、清晰度等客观定量评价指标两个方面均有优势,能更有效地提高遥感图像的对比度、增强边缘纹理细节信息,视觉效果更佳。 相似文献
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提出了一种基于改进粗糙集和NSCT的红外遥感图像增强方法。该方法首先利用NSCT对图像进行分解,得到多层多方向子带系数;然后根据相邻尺度和不同方向的子带中图像噪声、脆弱边缘等不同成分的系数分布,使用粗糙集对其进行分块,并制定合理的决策规则;再通过集合运算对系数中不同子块采用不同的处理方法,一方面抑制噪声,另一方面保护图像中的脆弱边缘结构,并采用增强函数对其进行不同程度的增强;最后对处理过的NSCT系数进行重构,获得增强后的红外图像。实验表明,该算法相对于其他传统红外遥感图像增强算法具有较好效果。 相似文献
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针对SAR图像和多光谱图像提出了一种基于NSCT与IHS变换的图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换;然后对SAR图像和多光谱图像的I分量分别进行NSCT分解,在不同频域子带系数选择时,针对高频系数和低频系数分别采用不同准则进行融合得到新的I分量;最后经IHS逆变换得到融合图像。为验证算法性能,分别选用2组不同空间分辨率比的SAR与多光谱图像开展融合实验,采用信息熵、平均梯度、相关系数等客观指标与主观评价相结合的方式,对融合结果进行分析。结果表明,该方法优于传统融合方法。 相似文献
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为较好地保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和高分辨率信息,在小波变换基础上提出了一种基于模糊积分的融合算法,其基本思想是在IHS空间,对强度分量Ⅰ及高分辨率图像进行小波分解后,保留Ⅰ分量的低频系数,对于高频细节特征,将局部窗口内的方差、平均梯度和能量当作单因素指标,应用Choquet模糊积分综合各单因素指标得到一个综合指标,并据此来选取小波系数.实验结果表明,该算法在光谱质量改善方面明显优于IHS以及一些经典的小波变换遥感图像融合算法,是一种有效的遥感图像融合算法. 相似文献
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为了充分利用多源遥感图像的影像信息,针对不同分辨率的遥感图像进行融合算法研究。通过对基于小波变换(warelet transform,WT)与IHS变换的改进算法研究,提出了基于轮廓波变换(Contourlet transform,CT)与IHS变换的改进算法:结合传统IHS彩色空间变换,将经IHS变换获得的多光谱图像亮度分量与原全色图像分别进行CT;然后对得到的低频分量采用自适应融合规则、高频分量采用基于区域相似度的阈值控制规则分别进行融合;最后对融合后的高频和低频分量进行Contourlet逆变换,得到最终的融合图像。对比实验结果表明:本文提出的方法能够在有效保留光谱信息的同时,纳入全色图像丰富的空间细节信息。融合之后的结果图像与原多光谱图像具有更高的相关系数和更小的光谱畸变度,并且信息熵和标准差较传统WT及CT更优,具有一定的实用性。 相似文献
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《国土资源遥感》2015,(4)
结合离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)与二维多级中值滤波(two-dimensional multi-stage median filtering,TMMF)算法,提出了一种遥感图像自适应去噪(de-noising)算法。该算法首先对噪声图像进行单层DWT,分出低频子图像和高频子图像,由于其中的低频子图像包含了大量背景信息,几乎不受噪声的污染,因而变换后仍保持原样无需再处理;对于高频子图像继续执行单层DWT,获得多方向分布的次低频子图像和次高频子图像;然后对次高频子图像采用改进的TMMF算法进行去噪,对次低频子图像采用改进的小波硬阈值函数模型进行噪声抑制;最后对上述去噪后的子图像进行二次小波重构,得到去噪后的遥感图像。采用3景细节信息丰富的遥感图像进行算法性能测试,并与TMMF算法、改进的TMMF算法以及小波变换硬阈值去噪算法进行比较,结果表明,基于双重离散小波变换算法的去噪性能有所提升。 相似文献
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为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。 相似文献
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薄云覆盖遥感图像使图像上的地物信息模糊。本文给出了一种融合引导滤波和迁移学习的薄云图像中地物信息恢复算法。首先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对薄云目标图像和无云引导图像进行多分辨率分解,再对分解后的低频子带分别进行支持向量引导滤波和迁移学习,对分解后的高频子带利用修正的Laine增强函数进行增强,然后应用基于区域能量的选择和加权相结合的方法对引导滤波输出和迁移学习模型预测的低频子带进行融合,最后对增强后的高频子带和融合后的低频子带进行多方向非抽样对偶树复小波逆变换重构,获得地物信息恢复图像。Landsat-8 OLI多光谱图像的试验结果表明,支持向量引导滤波能够有效保留目标图像的地物细节信息,域自适应的迁移学习能有效扩展可利用的多源多时相遥感图像范围,通过融合引导滤波和迁移学习能有效去除遥感图像上的薄云,获得较好的地物信息恢复效果。 相似文献
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结合NSCT变换和方向信息测度在影像融合表达中的优势,针对GF1影像的特征,提出了多光谱波段与全色波段影像融合过程中采用基于NSCT变换域的方向信息测度融合方法。以GF1影像为源数据,通过NSCT多尺度多方向分解后,对低频系数使用基于区域灰度方差的融合方法,对高频系数采用了改进的方向信息测度加权融合方法,经NSCT逆变换重构影像实现融合。试验结果表明,基于NSCT变换和改进方向信息测度结合的融合方法能更好地保持多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间信息,具有更多的细节特征及更清晰的边缘,因此提高了遥感影像的解译精度和解译效率,可为目标信息的提取应用提供支撑。 相似文献
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根据非下采样Contourlet变换的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和IHS变换相结合的遥感影像融合方法.该方法首先对金色影像和多光谱影像经IHS变换后的I分量分别进行非下采样Contourlet 变换;然后采取不同的融合策略分别对高低频系数进行融合:低频系数采用区域能量加权的方法进行融合,高频系数则利用八邻域梯度优先的原则进行融合;最后通过非下采样Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合影像.实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量. 相似文献
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针对高光谱遥感图像易受噪声干扰,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和核主成分分析KPCA(Kernel Principal Component Analysis)的去噪方法。首先对高光谱各波段图像进行NSCT分解;然后利用KPCA对NSCT系数进行处理,并在KPCA重构时依据各类噪声的特性选取合适的主成分;最后用处理过的系数进行逆变换得到去噪图像。实验结果表明,本文方法抑制了高光谱遥感图像中的噪声干扰,较完整地保留了原始数据的有效信息。 相似文献
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小波变换和清晰度评价相结合是一种有效的多聚焦图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解得到低频子带和高频子带,其次,引入多聚焦图像空域融合中的清晰度评价指标,用改进的梯度能量确定低频部分的清晰像素并进行融合;在高频子带上,先计算每个像素与其邻域像素灰度值之差的绝对值和,然后选取和值较大的像素系数作为高频子带的融合系数。两组实验仿真结果表明,该算法更有效,融合图像更清晰、细节更丰富,更好地继承了源图像的信息。 相似文献
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基于无下采样Contourlet变换(NSCT)在图像分解方面的优势,结合改进SIFT算法,提出了一种对遥感图像进行配准的方法。首先,使用NSCT将参考图像和待匹配图像进行分解,获取遥感图像的低频图像;其次,采用Canny边缘检测得到图像的边缘坐标点,与SIFT算法所获取的图像关键点的坐标比对,去除不稳定的响应点后,得到优化后的匹配点对;最后,对错误匹配点用RANSAC算法提纯。试验研究表明:本文算法可以减少使用单SIFT算法对遥感图像匹配的时间,提高匹配精度,可行且有效。 相似文献
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针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 相似文献