摘要：为了有效消除光照对彩色图像的影响,提出应用hsv变换和同态滤波的光照补偿方法。首先将图像从RGB色彩空间变换至hsv色彩空间,然后将高斯高通滤波传递函数引入同态滤波中,设计出一种新的动态高斯同态滤波器,在频域内对图像亮度分量进行增强,并保持色调和饱和度不变,在增强图像细节的同时,削减图像低频分量,弥补因光照不足引起的图像质量下降,实现对彩色图像的光照补偿。实验分析表明,所提出方法能够弱化光照影响,提高彩色图像质量,是一种比传统高斯高通滤波和Gamma矫正更有效的光照补偿方法。

摘要：当前较多遥感图像融合算法是利用主成分分析方法来完成遥感图像的融合,由于主成分分析方法融合后的图像会产生光谱畸变,易导致所融合图像存在光谱失真的问题。对此,设计了一种采用双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法。对多光谱图像进行色调-饱和度-亮度变换,以获取多光谱图像的亮度分量,引入双正交小波变换将该亮度分量与全色图像进行小波域分解,以获取图像的低频与高频子带;通过低频子带中像素点的区域梯度特征构造均值梯度模型,用于求取低频子带融合系数,利用高频子带中像素点对应的区域方差构造相似度因子,用于求取高频子带融合系数;通过色调-饱和度-亮度与双正交小波的逆变换获取所融合遥感图像。仿真实验结果显示,所设计方法与当前遥感图像融合方法相比,融合的遥感图像具有更好的视觉效果。

摘要：当前林地提取的方式主要是选择样本通过监督或半监督进行的,效率较低,为此本文提出一种结合多特征的hsv变换高光谱影像林地提取方法.该方法首先对原影像进行相关校正处理,然后利用归一化植被指数(NDVI)和主成分分析(PCA)得到合成影像,最后利用hsv变换通过设置色彩值范围对影像进行色彩分割提取林地信息.结果显示,使用本文方法对高光谱林地的提取精度可以达到96.29%,说明了本文方法的有效性.

摘要：为了克服当前遥感图像融合方法存在的块现象和光谱扭曲等问题,引入了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),设计了一种通过能量相似制约的遥感图像融合算法。利用hsv(hue,saturation,value)变换来处理多光谱(multi-spectral,MS)图像,从MS图像中提取对应的V成分,并通过NSCT变换计算出V成分及全色(panchromatic,PAN)图像的不同图像系数。利用区域能量函数来测量图像所含能量信息,并以图像间能量的相似性为依据,构建低频系数的融合模型,获取具有较好光谱特征的融合低频系数。利用空间频率函数来测量图像所具有的细节特征,以构建高频系数融合模型,获取具有较好清晰度的融合高频系数。最后,借助hsv和NSCT的逆变换,输出融合结果。实验结果表明,较现有融合技术而言,所提算法具有更好的融合效果,输出图像具备更好的光谱特征,有效降低了块效应。

摘要：为解决当前遥感图像融合方案存在的块效应以及光谱扭曲等不足,在图像归一化区域方差的基础上,设计一致性约束规则的融合方法。利用变换,从多光谱图像中分解出亮度分量;将其与全色图像在快速离散Curvelet的变换下,求取高、低频系数;根据高频系数的归一化区域方差,建立一致性约束规则,对其进行融合;将不同低频系数的归一化区域能量特征进行比较,采用不同的融合方法对低频系数进行融合;基于融合后的子带系数,将其通过Curvelet与hsv逆变换,完成图像融合。通过对比实验发现,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法不仅具有更高的融合质量,最小光谱扭曲度仅为2.291,其具备更高的融合效率,所需时耗为1.74s。

摘要：当前遥感图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成低频系数的融合,忽略了图像的光谱信息特征,导致融合图像中存在光谱扭曲等不足。设计基于非下采样Contourlet变换与区域信息特征的遥感图像融合算法。引入hsv(Hue,Saturation,Value)变换,从多光谱图像中提取亮度分量。采用非下采样Contourlet变换,对全色图像与多光谱图像的亮度分量进行分解,获取图像的低频系数与高频系数。联合低频系数的区域能量以及信息熵特征,构造低频系数的融合模型,完成低频信息的融合。通过高频系数的区域方差相似度,建立高频系数融合规则,对高频系数完成融合。通过非下采样Contourlet逆变换与hsv逆变换,获取融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,该算法的融合图像具有更好的光谱与空间特性。

摘要：针对彩色图像的拼接问题,提出了一种基于角点检测和仿射变换模型的图像配准算法。利用Harris算子在彩色图像的hsv空间的亮度分量V中检测角点,然后引入基于灰度相关交叉匹配和简化RANSAC算法的两级约束机制确定同名角点,并计算图像仿射变换模型参数,实现图像配准。同时结合人眼的视觉非线性给出了一种分段加权函数,通过对饱和度分量S和亮度分量V的处理,消除明显的拼接缝,实现色彩和亮度的平稳过渡。实验结果表明,该算法具有良好的拼接精度和拼接缝消除效果。

摘要：为了解决图像系数融合问题,设计了基于非下采样Contourlet变换与特征投票机制的遥感图像融合算法。采用色相饱和度(hsv)变换从多光谱图像中提取其亮度成分。随后,对该亮度成分与全色图像进行非下采样Contourlet变换,以计算相应的高频、低频系数。再建立特征投票机制,完成低频系数的融合。通过构造高频系数融合规则,获取融合高频系数。最后,对融合系数进行处理,生成融合图像。实验结果显示,所设计算法具有更好的光谱特性以及清晰度。