首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 32 毫秒
1.
针对多光谱图像与全色图像的融合,本文提出了一种基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合方法。新方法首先对多光谱图像作IHS变换,得到亮度I,色度H,饱和度S三个分量;其次,利用形态小波变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到新的多光谱图像。主观视觉效果分析和客观统计参数分析评价分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合、小波变换融合方法,不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息。  相似文献   

2.
从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望.  相似文献   

3.
基于小波变换的图像融合技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望。  相似文献   

4.
基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法.首先采用小波一Contourlet变换对图像进行分解,接着采用两种不同尺寸的窗口计算系数的特征值:低频子带采用区域能量法和高频子带采用区域方差法,分别比较双窗口下的高频子带和低频子带的系数特征值,比较的结果作为得到融合系数选择的依据,最后采用逆小波-Contourlet变换得到融合图像.仿真实验证实,在特征类型选择一致的情况下,该方法的融合性能优于小波变换法和Contourlet变换法,融合图像质量较好.  相似文献   

5.
刘炜 《教育技术导刊》2015,14(9):161-162
对比HIS变换,小波变换结合HIS变换方法对一景WorldView 2多光谱图像进行像素级融合。对WorldView 2多光谱图像进行HIS变换,对亮度分量I和全色波段图像进行3层小波分解,并用全色波段图像第3层的3个高频小波系数图像替换亮度分量I第3层的3个高频小波系数图像。再通过小波逆变换重构亮度分量I,利用HIS逆变换得到融合图像,最后采用目视判读评价融合效果。结果表明,相较于HIS变换方法,采用小波变换结合HIS变换方法能使WorldView 2多光谱图像在融合后实现多光谱信息保真,同时融入全色波段图像空间纹理结构特征,提高图像细节表达能力,改善目视判读效果。  相似文献   

6.
Contourlet变换比小波变换更适宜表达图像的各向异性的直线、曲线和边界特征,能有效地捕捉图像的几何结构信息。与Contourlet变换相比,非下采样Contourlet变换不仅具有多尺度、多方向特性,同时还具备平移不变性。本文提出了一种新的基于Contourlet变换和IHS变换的全色影像与多光谱影像的融合方法,并将IKONOS影像数据应用于融合实验来验证方法的有效性,结果表明本文方法在较好地保持多光谱影像光谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力,优于IHS和基于小波变换的IHS融合方法。  相似文献   

7.
以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级融合为例,详细地总结了小波分析在卫星多源遥感图像融合领域的融合模型及其优缺点,重点分析了各种常见小波变换融合方法的原理和应用条件,并归纳了用小波变换融合图像的基本步骤及其结果的主客观评价标准,最后讨论了小波分析在像素级融合目前存在的问题和结论。  相似文献   

8.
鉴于传统小波变换融合算法容易出现分块效应、地物纹理模糊、丢失源图像部分细节等缺陷,提出一种基于多通道滤波的曲波变换图像融合算法.首先利用多通道滤波原理保留源图像丰富的纹理特征,再对图像进行小波分解得到高、低频分量,接着对各分量作局部脊波变换进行融合,最后经过曲波逆变换得到完整的重构图像.以SPOT XS3源图像与SPOT全色源图像为例进行融合实验,结果表明,该算法得到的融合结果从视觉和定量分析上都优于传统的小波融合算法.  相似文献   

9.
应用多尺度小波变换实现数字图像的融合,其融合算法可分为基于像素级和基于区域级两大类.通过对CT图像和MRI图像实现图像融合并对融合后的图像进行定量评价,表明在多尺度小波变换的各种融合算法中,基于小波系数频带方向最大值融合算法能提供更好的可视性和清晰度.  相似文献   

10.
根据非子采样Contourlet变换同时具有多尺度、多分辨分析和平移不变性质的特点,提出一种基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法。实验中将文中方法与Contourlet变换、小波变换等方法进行比较,结果表明,文中方法得到的融合结果能很好地将源图像的细节信息融合在一起,拓宽NSCT的应用范围。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号