共查询到18条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
2.
3.
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
4.
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
5.
6.
针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在全色和多光谱图像融合中计算复杂度较高的问题,文章提出了一种快速的基于NSCT和超维彩色空间变换(HCT)相结合的融合算法:采用HCT变换提取多光谱图像的亮度分量,使得任意波段的多光谱图像跟全色图像融合的计算复杂度降低;采用NSCT进行融合,使得融合结果的空间分辨率提高的同时,保留原光谱特性。基于Pleiades卫星图像的实验结果表明,跟NSCT变换相比,本文提出的融合算法的融合结果空间细节更加突出,光谱畸变更小,同时计算复杂度显著降低。 相似文献
7.
为了进一步提高基于独立分量分析ICA(Independent Component Analysis)的遥感图像变化检测精确度,更好地实现地表覆盖的动态监测,将多尺度几何分析和核独立分量分析KICA(Kernel Independent Component Analysis)相结合应用于遥感图像的地表覆盖变化检测。首先利用Contourlet变换、复Contourlet变换CCT(Complex Contourlet Transform)、非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)等多尺度几何分析对土地遥感图像进行多尺度分解;然后对分解后的数据进行核独立分量分析,通过核函数将数据映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的分量;最后将分离后的地表变化分量转化为图像分量,再采用最大类间方差法对变化图像进行分割,实现地表覆盖的变化检测。给出了本文方法和近年来提出的基于ICA、基于KICA、基于小波变换和ICA等变化检测方法的实验结果,并进行了分析和定量比较。实验结果表明,基于多尺度几何分析和KICA的变化检测方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,其中基于NSCT和KICA方法的错判和漏检误差最小,且在边缘细节方面处理得更好,而基于Contourlet变换和KICA方法的检测效率相对较高。 相似文献
8.
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
9.
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
10.
针对传统遥感图像融合方法不能充分利用遥感系统的物理特征信息,使融合结果产生光谱扭曲的问题,该文结合小波变换与非下采样Contourlet变换的优点,提出了一种面向光谱特征优化的图像融合方法。通过对变换所得的高频分量依据决策因子阈值抽取全色图像细节信息,将经反方向滤波得到的有效高频细节面附加给多光谱图像分量,实现融合结果影像的光谱特征优化。结合小波变换、非下采样Contourlet变换的融合方法,实现Aster多光谱与资源二号全色影像的融合。试验结果表明:该算法在增强空间信息的同时,高效地实现了融合图像光谱特征的优化。 相似文献
11.
基于NSCT和SURF的遥感图像匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
SURF(Speed Up Robust Features)算法是对尺度不变特征变换SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的一种改进,应用到遥感图像匹配领域中可以大大提高匹配速度,但是匹配精度略有下降。为此,本文提出一种基于无下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和SURF的遥感图像匹配算法。首先使用NSCT分别分解参考图像和待匹配图像,得到各自对应的低频分量;然后把这两幅低频分量图像作为SURF算法的输入图像进行预匹配,降低高频噪声对匹配结果的影响;最后利用预匹配结果求解变换模型的参数,并采用随机抽样一致RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在的错误匹配问题。实验结果表明,与SIFT算法、SURF算法相比,本文算法具有更高的匹配精度和更快的匹配速度,且抗旋转、噪声、亮度变化能力更强。 相似文献
12.
S. S. Aneesh Raj Madhu S. Nair G. R. K. S. Subrahmanyam 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(6):979-991
In this paper two new schemes for resolution enhancement (RE) of satellite images are proposed based on Nonsubsampled Contourlet Transform (NSCT). First one is based on the interpolation on band pass images obtained by applying NSCT on the input low resolution image. Similar to Demirel and Anbarjafari (IEEE Trans Geosci Remote Sens 49(6):1997–2004, 2011), as an intermediate step, the difference between approximation band and the input low resolution image is added with all the band pass directional subbands, to obtain a sharper image. This method is simple and computationally efficient but lacks sharp recovery of the edges due to the interpolation of band pass images. To overcome this, another method is proposed to obtain the difference layer, where dictionary is built using patches which are extracted from high resolution training image subbands. Similar patches from the dictionary are then clustered together. This method gives a much sharper image than the first method. Subjective and objective analysis of proposed methods reveals the superiority of the methods over conventional and other state-of-the-art RE methods. 相似文献
13.
针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。 相似文献
14.
针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度。 相似文献
15.
The Pansharpening process aims to merge the high spatial resolution of the panchromatic (Pan) image with the spectral information of the multispectral (MS) images. The fused images should represent an enhanced spatial resolution and should preserve the spectral information simultaneously. In the two last decades, many pansharpening algorithms have been implemented in the literature such as IHS, PCA, HPF, etc. Therefore, in comparison with the various conventional methods, our contribution is the conception of a new fusion scheme by combining two different approaches: the Principal Component Analysis (PCA) and the NonSubsampled Contourlet Transform (NSCT). The hypothesis in this combination represent the use of PCA, in first, like statistical approach to obtain from the MS bands the main information, followed by the NSCT as a robust multiresolution and multidirectional approach, to give an optimal representation of the characteristics in the image compared to the classical methods (wavelets), in order to overcome the drawback caused by PCA with the spectral distortion. The focus of this study is to show a new way to combine differently from usual those two approaches, to find a compromise between enhancing the spatial resolution and preserving the spectral information at the same time. The quality of the resulted images has been evaluated by the visual interpretation and the statistical assessment to prove its efficiency compared to other conventional methods. 相似文献
16.
基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法 总被引：1，自引：1，他引：0
本文提出了一种基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法。根据SAR图像数据的特征,引入了非对数加性模型,并在该模型下对SAR图像NSCT域中的噪声分布统计建模,应用最大后验（MAP）准则和Non-Local（NL）约束相结合的方法解求SAR图像真实信号的NSCT系数。实验结果表明,本方法具有良好的去噪能力并在性能上优于当前主流方法。 相似文献
17.
18.
SAR图像配准要求提取出稳定且分布均匀的同名点,但是传统的SIFT算法没有考虑特征点的空间分布情况,提取的特征呈块状分布。针对SAR图像数据的特点,提出了一种自适应控制SIFT特征均匀分布算法,利用局部纹理特征,并结合最优化筛选策略,在保证特征点稳定性和准确性的同时,自适应控制特征在不同空间的分布情况,实现SIFT特征点在图像空间和尺度空间的合理分布。最后从提取效率、匹配正确率和分布质量等方面进行对比试验,验证了算法应用于SAR图像配准的能力。 相似文献