基于Curvelet和改进区域方差的遥感图像融合

为了同时提高多光谱图像与全色图像融合的空间分辨率和保留较好的图像光谱性,文章提出了一种基于Curvelet变换的图像融合新方法。首先对多光谱图像进行HIS变换,获得亮度I分量,对全色图像和亮度分量I进行直方图匹配,再对I分量进行平滑滤波;然后对全色图像与I分量进行Curvelet分解,分别得到低频与高频系数,对低频子带系数的融合规则采用改进的区域方差加权分析法,对高频子带系数采用拉普拉斯能量和算子结合改进的加权平均的融合规则;最后进行Curvelet逆变换和HIS逆变换得到融合图像。仿真实验得到了较好的客观评价数据和视觉效果。

基于插值与剪切波融合的图像超分辨率重建

针对单幅图像超分辨率重建问题,提出一种基于软判决自适应(SAI)-双三次(Bicubic)插值与平移不变剪切波融合的超分辨率重建算法。对源图像分别进行SAI插值和Bicubic插值,采用平移不变剪切波变换对2幅插值图像进行多尺度、多方向分解,得到低频及高频子带,对于低频子带,根据区域系数方差确定模糊相似度,结合改进的S函数确定自适应加权融合规则,对于高频子带,采用新改进拉普拉斯能量和与加权平均相结合的融合规则进行处理,将得到的融合系数进行剪切波逆变换,从而得到高分辨率重建图像。实验结果表明,与原有的SAI插值算法相比,该算法能提升重建图像的清晰度及峰值信噪比。