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题名方向对比度和区域标准差相结合的图像融合
被引量：3
- 1
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作者
林卉
Ruiliang Pu
梁亮
张连蓬
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机构
江苏师范大学测绘学院
School of Geosciences of University of South Florida
中国矿业大学环境与测绘学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第6期31-34,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.411101428)
国家科技支撑计划(No.2012BAH31B00)
+3 种基金
江苏省自然科学基金(No.BK2012145)
现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目(No.TJES1204)
地理空间信息工程国家测绘局重点实验室经费资助项目(No.201310)
江苏省高校自然科学研究面上项目(No.12KJB420001)
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文摘
小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。但几乎所有的算法都是在小波域不同尺度上分别对高频系数和低频系数进行融合,没有考虑到它们之间固有的相关性。为此,提出了一种基于方向对比度和区域标准差最大的融合新算法,主要特点是在低频部分采用加权因子自适应调节参数融合,以减少边缘模糊,对于高频部分采用方向对比度和局部区域窗口标准差最大值作为高频分量,突出对比度和局域细节,实验表明:融合后影像信息量丰富,地物轮廓清晰可辨,对比度大大加强,空间分辨率得到了提高,最大限度保留了原始影像的光谱信息,是一种可行有效的融合方法。
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关键词
小波分解
多分辨率分析
高频系数
低频系数
方向对比度
区域标准差
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Keywords
wavelet decomposition
multi-resolution analysis
high frequency coefficient
low frequency coefficient
directional contrast
region standard deviation
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法
被引量：29
- 2
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作者
纪峰
李泽仁
常霞
吴之亮
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机构
北方民族大学数学与信息科学学院
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2017年第2期247-252,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61440044
6110200)
+1 种基金
北方民族大学科研项目(2014XYZ04)
北方民族大学研究生创新项目(YCX1680)
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文摘
为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法。首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(PAN)图像进行NSCT变换,对二者的低频系数采用小波变换的融合规则,高频系数采用基于区域标准差自适应加权的融合规则;最后,经过PCA逆变换和NSCT逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法不仅有效地融合了源图像的细节信息,而且得到了较好的视觉效果和较优的评价指标。
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关键词
遥感图像融合
NSCT变换
PCA变换
小波变换
融合规则
区域标准差自适应加权
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Keywords
remote sensing image fusion
NSCT transform
PCA transform
wavelet transform
fusion rules
region standard deviation of the adaptive weighted
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于二代曲波变换的图像融合方法
被引量：1
- 3
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作者
黄昌军
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机构
延安大学西安创新学院
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出处
《现代电子技术》
2011年第15期94-96,共3页
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文摘
提出了一种基于第二代曲波变换的图像融合方法。首先对源图像进行曲波变换,粗尺度系数采用加权平均的融合规则,细尺度系数采用基于区域标准差的融合规则,然后对细尺度系数进行一致性校验,最后进行图像重构得到融合图像。数值实验结果表明,该方法有效,性能优于基于小波变换的图像融合方法。
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关键词
曲波
图像融合
小波
区域标准差
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Keywords
curvelet
image fusion
wavelet
region standard deviation
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名有限离散剪切波域的多聚焦图像融合算法
被引量：2
- 4
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作者
刘占伟
李华
赵志凯
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机构
河南工程学院理学院
河南工程学院计算机学院
中国矿业大学物联网研究中心
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2019年第10期49-53,105,共6页
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基金
国家自然科学基金(11701147)
河南省高等学校重点科研项目计划(14B520024,19A110012)
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文摘
为了得到更精确且信息更丰富的融合图像,利用有限离散剪切波变换(FDST)改进了多聚焦图像融合算法。借助FDST完美的平移不变性和分解与重构过程中的快速有效性,通过多尺度多方向分解来获取高低频子带系数,然后对高频引入自适应加权与区域标准差匹配度法的融合策略,并利用改进梯度投影的非负矩阵分解的融合手段处理低频子带,分别得到融合后的高低频子带后,采用FDST逆变换重构获得融合后的图像。对多聚焦图像的实验表明:改进方法在主观视觉上图像清晰,客观指标明显提高,运行时间明显缩短,充分说明了融合结果既保留了源图像丰富有效的信息,又有很好的实效性。
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关键词
图像融合
有限离散剪切波
非负矩阵分解
平移不变性
区域标准差
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Keywords
image fusion
finite discrete shearlet
non-negative matrix factorization
shift-invariant
area-based standard deviation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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