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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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一种基于小波包变换的纹理图像压缩算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于小波包变换与自适应混合量化的新图像压缩算法.该算法首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,并用一种与后续编码器相关联的成本函数(CostFunction)进行最佳小波包基搜索;然后依据图像内容,自适应确定小波包系数的扫描次序;再对小波包变换后的最低频子带进行DPCM无失真编码,对高频子带实施矢量量化编码;最后对所形成的二进制符号流进一步实施自适应算术编码.仿真实验结果表明:提出的小波包图像压缩算法是一种比较好的编码方案,其压缩效果不仅明显优于JPEG算法与SPIHT算法(特别是纹理图像),而且优于已有的其他小波包图像压缩算法. 相似文献
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朱述龙 《解放军测绘研究所学报》2002,22(2):5-8
文中提出了一种基于小波变换的影像信息融合方法来提高遥感影像的几何分辨率，该算法的基本思想是：首先利用小波正变换算法将待处理的两幅影像分解成不同分辨率的子图像，然后在一定的准则下对不同分辨率的子图像进行信息融合处理，最后利用小波重建算法对融合子图像进行小波逆变换处理，得到信息融合后的高质量图像，实验表明该方法是可行的。 相似文献
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最佳小波包基的矿区植被及红边位置提取 总被引：1，自引：0，他引：1
小波包变换能同时对植被光谱信息的低频和高频分量进行分解,并能克服小波变换时间分辨率高而频率分辨率低的缺陷从而具有能够探测植被细微变化的优势。实验利用Hyperion高光谱影像对云南省普朗铜矿区植被像元的光谱进行最佳小波包基参量获取与植被信息识别,并在此基础上提出一种提取重金属污染下植被红边位置的最佳小波包基系数应用模型。研究结果表明基于最佳小波包基参量的植被信息识别及基于最佳小波包基系数的重金属污染探测具有可行性与一定优越性。 相似文献
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传统的HSV变换融合法是一种十分常见的遥感图像融合方法,该方法虽然可以提高图像的空间分辨率但会导致光谱信息的严重丢失,不适用于对高光谱影像的融合。而小波包变换是一种优于小波变换的多尺度多分辨率变换方法,基于小波包变换的图像融合技术允许对不同频带的图像采用不同的融合规则从而很好地保留图像的频谱信息。本文采用一种将HSV变换与小波包变换（Wavelet packet transform,WPT）相结合的融合方法对高空间分辨率影像和高光谱影像进行融合并对融合结果进行二进制编码监督分类,最后与传统的PCA变换融合法及Gram-Schmidt融合法在图像信息和光谱特征两个方面进行比较。结果表明,本文所采用的方法不仅可以提高融合图像的空间分辨率,并在地物的波谱特征保持和信息识别方面效果良好。 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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在介绍遥感图像融合中IHS变换和小波包分析的基础上,提出了一种基于光谱特征保持的IHS变换与小波包分析相结合的图像融合算法。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时融合图像的清晰度和空间分辨率有了很大提高,图像纹理信息也得到了很好的保持。通过对SAR图像与Landsat(TM)多光谱图像的融合实验,证明了该方法的有效性。 相似文献
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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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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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According to the different characteristics that signal and noise exhibit during wavelet decomposition, a new denoising method based on the lifting scheme wavelet packet decomposition is presented. In this method, the SAR images are decomposed by using the best wavelet packet and the norm of each sub-band are calculated; signals and noise can be discriminated based on the norm and soft-threshold method, and the images can be denoised. Experiments show that the proposed algorithm has excellent performance in denoising SAR images, and can remove most noise of images with well-kept texture detail information. The calculating speed of the method is twice the speed of the general wavelet packet transform algorithm. 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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提出了一种基于小波包变换和误差扩散的打印扫描图像水印算法。首先对图像进行三层小波包分解,并将其作为水印嵌入到分解后的高频分量的低频子带,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像,再运用改进的噪声平衡误差扩散算法加网得到含水印的半色调图像。实验表明,该算法对于打印扫描过程的无意攻击具有良好的鲁棒性。 相似文献
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基于小波与遗传算法的特征提取与特征选择 总被引：5，自引：0，他引：5
高维遥感数据的分类与识别与传统的多光谱遥感分类技术具有明显的区别。本文提出了一种基于遗传算法和小波／小波包分析相结合的特征提取方法用于高维遥感数据降维与分类。该方法综合了遗传算法的全局优化和小波／小波包分析的多尺度、多分辨率的特点。首先,通过离散的小波变换(DWT)或小波包变换(WP)将高光谱信号变换到特征域进行光谱分解。由于DWT变换是一种线性变换,不同尺度的DWT系数可作为线性光谱特征。然后,对这些线性光谱特征利用遗传算法结合训练样本计算类内／类间距离搜索最优分类子集,其具体染色体编码取可能的特征号,适应度函数基于样本平均Jeffries-Matusita距离计算。所用的分类器采用最大似然分类器。试验结果表明该方法与常规特征提取算法如主成分变换(PCA)、判别分析特征提取(DAFE)、决策边界特征提取(DBFE)相比,能提高分类精度约1.1％-6.5％。 相似文献