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针对多光谱图像与全色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法.该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像.实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力. 相似文献
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基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合 总被引：10，自引：0，他引：10
针对多光谱图像与金色图像的融合，提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量：亮度I、色度H和饱和度S；其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与金色图像，并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量；最后作IHS反变换得到新的多光谱图像。实验分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法，在保留多光谱图像光谱信息的基础上，增强了融合图像的空间细节表现能力。 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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提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法.该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量,然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量,再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像.该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率,防止图像纹理信息的丢失. 相似文献
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IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像 总被引：9，自引：2，他引：9
提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法。该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量，然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量，再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息，同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率，防止图像纹理信息的丢失。 相似文献
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介绍了基于小波包变换和距离特征选取的影像融合方法：首先对多光谱影像做IHS变换;其次对多光谱影像的亮度分量和全色影像做小波包变换并分别采用加权平均法和距离特征选取法融合低频部分和高频部分;最后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像。以ERDAS8．5软件自带的影像文件为例对这种方法进行了实验,并利用信息熵等标准与其他融合方法进行了比较,实验结果表明该方法能得到更好的融合效果。 相似文献
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为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量, 提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation,
GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximum a Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS 变换,
由多光谱图像得到强度分量; 其次针对强度分量和全色图像, 通过MAP 构建高分辨率图像的成像模型, 采用最速下
降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像; 进而依据GIHS 变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS 卫
星、Quickbird 卫星的多光谱图像和全色图像为例, 进行融合算法验证, 并与GIHS 融合算法、传统的小波变换融合
算法、小波变换结合IHS 变换的融合算法等进行比较分析, 实验表明, 新的融合方法具有更好的融合效果。 相似文献
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在分析IHS法和高通滤波法图像融合算法优缺点的基础上,提出了一种基于IHS变换的高通滤波影像融合方法。该算法先对多光谱图像IHS变换的I分量进行低通滤波,然后对与I分量进行直方图匹配的全色图像进行高通滤波,接着合成低通滤波和高通滤波的结果作为新的I分量,最后进行IHS逆变换得到融合图像。通过与IHS法与高通滤波法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在保持光谱信息上和提高多光谱的空间信息能力上都有很好的效果。 相似文献
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It has been always a challenging task to keep an ideal balance of spectral and spatial resolution for merging panchromatic image and multispectral image. The mathematical theories such as color space transformation and Wavelet Packet Analysis are usually employed in information fusion area. Combining color space conversion with wavelet packet theory is a way of researching remote sensing image fusion algorithms further. In the paper, there are three existing image fusion strategies applied to the second layer of frequency bands decomposed by wavelet packet analysis in the HSV and the IHS (triangular coordinate) color space, respectively. Serial experiments demonstrate two core concepts. One is the effects of image fusion strategies based on region is super to those of fusion strategy based on pixel for the same color space; the other is the different performances are measured in the two color spaces. Specially, the space definition for image fused in the former color space is inferior to that in the latter color space; while the spectrum content for image fused in the former color space retains better than in the latter color space, when using the same fusion strategy in the two color space. As a result, application containing HSV space conversion can alleviate spectral deterioration, whereas fusion operation of IHS transformation can lift spatial definition. 相似文献
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基于经验模态分解的高分辨率影像融合(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
High resolution image fusion is a significant focus in the field of image processing. A new image fusion model is presented based on the characteristic level of empirical mode decomposition （EMD）. The intensity hue saturation （IHS） transform of the multi-spectral image first gives the intensity image. Thereafter, the 2D EMD in terms of row-column extension of the 1D EMD model is used to decompose the detailed scale image and coarse scale image from the high-resolution band image and the intensity image. Finally, a fused intensity image is obtained by reconstruction with high frequency of the high-resolution image and low frequency of the intensity image and IHS inverse transform result in the fused image. After presenting the EMD principle, a multi-scale decomposition and reconstruction algorithm of 2D EMD is defined and a fusion technique scheme is advanced based on EMD. Panchromatic band and multi-spectral band 3,2,1 of Quickbird are used to assess the quality of the fusion algorithm. After selecting the appropriate intrinsic mode function （IMF） for the merger on the basis of EMD analysis on specific row （column） pixel gray value series, the fusion scheme gives a fused image, which is compared with generally used fusion algorithms （wavelet, IHS, Brovey）. The objectives of image fusion include enhancing the visibility of the image and improving the spatial resolution and the spectral information of the original images. To assess quality of an image after fusion, information entropy and standard deviation are applied to assess spatial details of the fused images and correlation coefficient, bias index and warping degree for measuring distortion between the original image and fused image in terms of spectral information. For the proposed fusion algorithm, better results are obtained when EMD algorithm is used to perform the fusion experience. 相似文献
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介绍了基于小波包变换和区域方差的遥感影像融合方法.利用IHS变换和小渡包变换把全色影像和多光谱影像的相应分量分解为低频部分和高频部分,并分别采用加权平均法和区域方差法融合低频部分和高频部分,然后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像;最后采用MATLAB语言实现了这种方法.实验结果表明,这种方法在提高影像的清晰度、突出影像细节信息以及保留原始影像的光谱特征方面效果较好. 相似文献
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《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2008,5(4):653-657
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针对高分辨率卫星影像提出一种基于粗糙集和小波包分析的融合算法。首先基于图像的粗糙集知识系统采用粗糙增强法对影像进行增强预处理,然后采用小波包对影像融合。实验结果表明融合图像比源图像具有更好的视觉特征。融合后影像不仅很好地保留了原多光谱图像的光谱特征,而且在增强信息锐化度,改善解译的精度等方面均收到很好的效果。 相似文献
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基于经验模态分解的高分辨率影像融合 总被引：9，自引：0，他引：9
文章提出基于经验模态分解（Emp iricalMode Decomposition,EMD）的特征层影像融合模型。对多光谱波段影像进行IHS变换获得强度影像,采用行列分解实现一维经验模态分解的二维拓展,并用于分离高分辨波段影像与强度影像的细节特征信息,对高分辨率波段影像的高频与强度影像波段的低频进行重构获得融合后的强度影像,再通过IHS反变换获得融合影像。文章介绍了经验模态分解的基本原理,定义了经验模态分解的多尺度分解与合成结构,提出融合模型的技术路线。选择UICKB IRD影像的全色波段与多光谱波段进行融合实验,根据典型行（列）的EMD分析,确定经验模量的取舍尺度,按提出的融合路线获得融合影像,并与小波融合,IHS融合,Brovey融合模型获得的影像进行视觉及量化比较。选择信息熵、标准差指标对融合影像的空间细节信息进行评价,同时选择平均灰度值、相关系数、偏差指数评价融合影像的光谱扭曲程度,结果表明本融合模型最优。 相似文献