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使用高分辨率遥感图像进行像素级图像融合，在图像小波分解时，通过计算不同分解层数下得到的融合图像的熵来决定图像的小波分解层数；在图像小波重建时，引入局部相关系数，并在不同的分解层上设置不同的阈值进行有选择的高频系数替换，实现图像的像素级融合。并使用Quickbird全波段与多光谱数据进行试验，得到了分辨率高、光谱畸变微小的彩色融合图像。 相似文献
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加权滤波经验模式分解(weighted filter empirical mode decomposition,WFEMD)作为一种新的多尺度、多分辨率分析方法,与小波、超小波和现有二维经验模式分解方法相比,更加适合于二维图像中的细节特征分析。该方法运用自适应加权滤波器直接求取均值面,解决了传统二维经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的固有缺陷;将WFEMD方法引入遥感图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为图像融合提供更多的信息。鉴于此,提出了一种基于WFEMD变换的图像融合方法。首先,利用WFEMD的自适应性、多尺度性和高频细节信息的强获取能力,将待融合的图像分别进行WFEMD分解,对不同图像的内涵模式分量(intrinsic mode functions,IMF)按照该文提出的细节/背景原则进行融合,剩余分量按照平均原则进行融合。最后,将融合后的内涵模式分量重构,获取融合图像。实验证明,该方法的融合效果优于其他图像融合方法。 相似文献
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探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题，分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法，提出了基于最优树分解的融合方法。此方法首先将多光谱图像进行IHS变换，然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解，再进行融合，最后进行IHS 逆变换得到融合图像。此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果，而且兼顾了客观上熵最大的原则。 相似文献
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对经过小波分解得到的不同影像分量进行不同模式的替换,再通过小波逆变换得到融合图像;最后对这些融合方法进行了简单的评价,并用实例证明了不同替换方法的结果。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(3)
为取得更好的遥感图像融合效果,结合形态成分分析的思想,提出了图像的多尺度稀疏分解方法。集合曲波变换基和局部离散余弦变换基组成分解字典,通过控制字典系数的大小,将二维图像从多个尺度稀疏分解为纹理成分和卡通成分;从图像融合的信息量角度出发,提出了基于多尺度稀疏分解的遥感图像融合方法,通过稀疏分解提取有效尺度下高空间分辨率图像纹理成分和多光谱图像卡通成分,并对二者进行稀疏重建得到融合图像。与已有的经典融合方法相比,该方法以较小的计算代价换取了更高的空间分辨率和更低的光谱失真;与稀疏重建法相比,该方法的执行速率有较大提升,且有更好的融合效果。因此,所提出的基于多尺度稀疏分解的遥感图像融合方法有一定的推广应用价值。 相似文献
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提出了一种综合纹理和边缘信息的多尺度图像融合方法。该方法通过高斯滤波获得原始图像的金字塔分解,考虑高斯滤波器和Laws纹理提取滤波器以及边缘梯度滤波器之间的线性关系,采用奇异值分解法求出纹理和边缘图像的对应系数;利用各尺度图像的这些特征,对分解后图像的各层进行表示,并采用基于相似性测度和显著性测度的融合策略进行融合。为了衡量融合结果,采用了一个客观图像融合性能评价测度对融合结果进行评价。最后用若干组图像数据对该算法进行了仿真。试验表明,该方法比传统的梯度金字塔分解和基于纹理的金字塔分解方法具有更好的融合效果。 相似文献
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介绍了在ARSIS概念下的多分辨率图像融合,采用了DB3小波包为例,进行快鸟高分辨率影像和多光谱影像的分解,采用波段间交互构建模式重建低频小波包系数,以活跃度为准则进行重建高频小波包系数,融合试验结果表明,本方法较PCI融合方法提高了视觉效果,更能清晰地表现地物的细节特征,同时校正了快鸟影像中存在的色彩偏差现象. 相似文献
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小波变换在时间序列特征提取中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
时间序列的数学特征主要包括随机项、周期项以及趋势项.针对变形监测等测绘领域中如何对时间序列进行特征提取并进行分析与预测等重要问题,提出一种基于多尺度分析的小波变换方法.首先选取合适的小波基函数、分解层次等参数,其次将待分析的时间序列分解成低频和高频两部分,最后将分解后的时间序列投射到不同尺度上,从而可以提取所需要的有用信息.研究结果表明,基于多尺度分析的小波变换方法能够有效对时间序列进行特征提取,分析出其中的随机项、周期项、趋势项等信息,可以用于GPS变形监测等工程实际中. 相似文献
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基于信号和噪声在提升格式小波分解中呈现出的不同特性，提出了一种新的小波包去噪算法。该算法采用提升格式小波对SAR图像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的能量范数，然后根据软阈值法和能量范数区分信号和噪声，达到去除噪声的目的。试验结果表明，该算法对SAR图像具有较好的去噪效果，不仅可以去除图像中的大部分噪声，而且可以较好地保留图像纹理的细节信息。与传统小波包算法相比，其计算速度快了一倍左右。 相似文献
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应用小波变换分解遥感影像,利用遥感影像自身的先验信息——空间分辨率确定高频域融合过程中的权值,使用最小二乘估计与小波重构完成影像融合。实验结果表明,相对于参考的其他融合方法,此方法在注入全色影像空间细节和保持多光谱影像的光谱信息方面性能更佳。 相似文献
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为了避免条带噪声去除过程中丢失影像细节，提出一种基于小波变分法去除遥感影像条带噪声。首先，对含有条带噪声的遥感影像进行小波分解；其次，通过构建的条带保留变分模型（SPVM）去除低层高频分量（含条带噪声）中的细节信息而保留条带噪声，从而有效分离出低层高频分量（含条带噪声）中的细节信息；通过构建的条带去除变分模型（DVM）去除高层高频分量（含条带噪声）中的条带噪声，从而有效地保留高层高频分量（含条带噪声）中的细节信息；最后，通过小波重构，获得去噪影像。试验证明本文方法在去除条带噪声的同时基本没有丢失影像细节，去噪后的影像对比度及质量都是最优的。 相似文献
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基于多尺度分析的遥感影像融合研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对SPOT5的多光谱波段和全色波段在像素级的融合层次上运用多尺度分析的方法进行了融合试验,主要用了小波变换和Curvelet变换的方法,这两种变换方法都能把图像分解为低频的近似图像和高频的细节图像,采用一定的融合规则对分解后的图像进行融合,并进行反变换得到融合后的图像,并把基于多尺度分析的融合结果与传统的融合方法进行了对比分析。结果表明,基于多尺度分析的融合方法比传统的PCA、Brovey融合方法效果要好;而Curvelet变换融合在光谱保持度及空间信息提高方面都比小波变换融合有所提高。 相似文献
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基于经验模分解的陀螺信号消噪 总被引：2，自引：0，他引：2
陀螺随机漂移是影响惯性导航精度的重要因素。小波消噪方法对异常噪声效果不明显,且对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出陀螺信号经验模分解(EMD)消噪方法,将信号进行经验模分解得到一个本征模态函数(IMF)组,先基于2sigma准则处理异常噪声IMF分量,再利用相关系数确定高频噪声IMF分量个数,将噪声分量去除以实现陀螺信号消噪。详细对比小波方法与EMD方法,利用交叠式Allan方差分析两者的消噪效果,通过惯导算例进一步验证EMD方法的实效性。结果表明,相比小波方法,EMD消噪法能剔除异常噪声,可以更有效地抑制陀螺漂移。 相似文献