基于小波低频分量微调的IHS变换融合法及其应用

针对IHS变换融合法和小波变换融合法存在的弊端,结合这两种方法,提出了一种基于小波低频分量微调的IHS变换融合法,并通过IKONOS和QuickBird影像数据,验证了新方法的可行性和优越性。新融合法首先利用IHS变换技术提取真彩色影像的亮度分量;接着,为了提高融合影像的光谱保真度,采用小波变换技术,联合亮度分量和全色影像数据,生成更为合理的新亮度分量;同时提出了小波低频分量微调环节,并利用该环节进一步改善了融合影像的高频信息融入效果;最后,执行IHS逆变换,获得真彩色融合影像。研究表明:新融合法兼具IHS变换融合法和小波变换融合法的优势,融合结果的质量得到较大程度提高。

脑磁图神经活动源数目的估计

在脑磁图信号的分析中,正确估计出脑磁图神经活动源的数目是进一步分析脑磁图信号的前提。目前广泛采用的信息论方法和主成分分析方法都是根据特征值来确定源的数目,这两种方法在源数目较多、噪声较强的情况下,会导致误判。该文提出了一种噪声调节自动阈值的脑磁图源数目判断方法,利用基于噪声调节的主成分分析并结合聂曼-皮尔逊准则对脑磁图源数目进行估计。同时,该方法采用了基于小波的噪声方差估计,实现了脑磁图信号中噪声方差的精确估计。通过对基于信息论方法、主成分分析方法以及该文所提议方法的实验结果的比较,表明该文所提议方法能更准确地估计脑磁图源数目,特别是在源数目较多、信噪比较小的情况下,仍能准确地估计脑磁图源数目,具有较大的实际意义。