利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法

Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点。文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进。首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合。通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的。

小波变换在医学图像边缘增强中的应用

小波变换是在傅立叶分析基础上发展起来的,它通过尺度参数和定位参数将时域和频域联系起来,通过伸缩和平移等运动对信号或图像数据进行多尺度的细化分析,其应用领域很广。提出了一种基于小波变换的图像边缘增强的方法,通过对小波变换产生的高低频信息进行相应处理,再进行图像重构,最后将生成的各个图像进行融合以实现图像边缘增强。使用Visual C++6.0完成编程实验,其实验结果表明本文所提出方法的边缘增强效果较好。

基于改进区域生长的红外与可见光图像融合方法

针对红外图像和可见光图像的成像特点,提出了一种红外与可见光图像融合方法。首先,采用改进的区域生长法,提取红外图像目标区域。将提取到的红外目标区域映射到可见光图像中,进行一次局部信息融合。然后,将第一步的融合结果与原始红外图像通过一种边缘增强的小波变换融合法得到最终的融合图像。实验结果表明,该方法得到的融合图像红外热目标突出、背景清晰,具有良好的目视效果。

带细节增强与降噪的真彩图像多尺度边缘检测

为了解决真彩图像降噪和边缘细节保留的问题,提出了使用一种软阈值方法进行细节增强与降噪的真彩图像多尺度边缘检测算法。使用小波多尺度真彩图像边缘检测算法得到不同尺度边缘图像,进而根据改进的软阈值滤波函数,对得到的边缘图像进行阈值选择,降噪的同时也增强了保留的边缘细节信息;最后对不同尺度边缘图像进行了加权二范数融合。实验证明,该算法能充分利用真彩图像的颜色和梯度信息,有效地抑制噪声,增强图像的细节信息。

基于多尺度模糊边缘特征的遥感影像融合方法

针对全色与多光谱遥感影像融合,提出了一种基于多尺度模糊边缘特征的融合方法.该方法根据àtrous小波变换特点以及全色与多光谱遥感影像的频率关系,对全色影像进行多层小波分解,并将不同尺度下的小波面叠加得到多尺度小波面,然后对其进行模糊增强处理提取边缘细节信息,最后将边缘细节信息叠加到多光谱影像中得到融合结果.实验中与传统融合方法进行了主观分析与客观定量比较,结果表明本文方法具有良好的融合效果.

一种边缘特征增强的多源遥感影像融合方法研究

基于分频分策略的融合思想,提出了一种边缘特征增强的多源遥感影像融合方法。实验证明,融合后的影像不仅在很大程度上保留了多光谱影像的光谱特征,还提高了空间分辨率,特别是边缘特征得到进一步增强。

基于特征级数据融合的遥感图像重构模式研究

基于图像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合.本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.本文最后通过融合实验验证了上述结论.

一种新颖的红外与可见光图像融合方法

为了提升红外和可见光图像融合效果,提出了一种新颖的融合方法。对可见光图像利用支持向量机和腐蚀膨胀算法在图像分块的基础上进行分割获取含有重要场景信息的特征子图像和灰度场景子图像;对红外图像进行热目标边缘提取并增强,结合前述特征子图像和最大类间方差法获取边缘增强的目标子图像,特征子图像和灰度场景子图像。利用小波包分别对两特征子图像,两场景子图像进行融合。融合过程中,根据子图像特点择取不同融合准则,并对高频融合系数进行系数修正使其更为准确可靠。将红外热目标注入到前述融合结果中获取最终融合图像。实验结果表明,提出算法从主、客观评价上都要优于对比算法。

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,然后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.最后通过融合实验验证了上述结论.

基于边缘增强的多聚焦图像融合方法

提出一种基于边缘增强的多聚焦图像融合方法,对需要融合的2幅图像进行小波多尺度分解,根据绝对值最大的方法对高频细节分量图像进行融合,通过增强和提取原始图像的边缘信息强度指导低频近似分量的融合,以此突出融合图像中的边缘信息.采用信息熵和标准差等评价指标对该方法进行客观评价.结果表明:该方法融合效果良好,可以更好地突出低频域边缘细节信息,提高融合图像的清晰度,改善视觉效果.

小波变换在医学图像处理上的应用

小波变换是对傅立叶变换的继承和发展,近年来发展迅速,已广泛应用于图像处理、生物医学信号提取、语音合成、地震信号处理等众多领域。小波变换特别适用于提取微弱、背景噪声较强的随机信号,处理医学图像信号这一类非平稳信源。简要介绍了小波变换的原理和特点,综述了小波变换在医学图像压缩、去噪、增强、边缘提取、图像融合等方面的应用。

改进小波亮度融合的低照度图像增强算法

针对普通小波分解算法应用到夜间低照度图像增强时出现无法提取出边缘光滑特征点、且亮度拉伸曝光等问题,提出了一种改进小波亮度融合的低照度图像增强算法.在小波变换对夜间低照度图像进行频域变换的过程中分别提取出图像的低频和高频分量,并对高低频分量分别处理.对小波分解后形成的低频成分使用加入权值的引导滤波,得到边缘增强的低频分量.将高频成分基于不同的区域范围进行特性融合,得到细节均匀统一的高频分量.将处理后的分量进行亮度提取与融合,最后转入RGB空间得到增强图像.仿真实验结果表明,该算法在均值、信息熵、峰值信噪上相较于直方图均衡算法提高了21.715%、13.531%、73.768%,相较于小波变换提高了85.456%、26.014%、19.621%.