摘要：当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了ihs变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入ihs(intensity, hue, saturation)变换,对多光谱(MS)图像进行分解获取强度分量,将其与全色(PAN)图像进行融合。再通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对PAN图像与强度分量进行子带分解,获取高、低频子带信息。并利用图像的区域能量以及区域空间特征,对低频子带融合模型的调节因子进行自适应整定,使得融合低频子带能够包含更多的空间信息。基于图像的区域方差特征来构建高频子带融合模型,使得融合高频子带能够包含更多的纹理信息。实验结果表明,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法的融合图像具有更好地光谱特性以及空间特性。

摘要：为增加遥感影像的信息量、提高影像的解译效果,研究一种基于NSCT和ihs变换相结合的多源遥感影像融合的方法,该方法对光学影像进行ihs变换,然后采用NSCT对SAR影像和光学影像的I分量分别分解,采用不同的融合策略分别对高低频系数进行融合,即对低频系数利用区域能量的融合规则和高频系数采用标准差加权融合规则的方法,最后通过ihs逆变换得到融合后的影像。通过对比实验进行验证,结果表明,该方法具有更优的融合效果,在提高影像的清晰度、增加纹理信息及细节信息、减少光谱失真等方面具有优越性,为高质量的影像目标识别和地物判读别提供有力支持。

摘要：在分析ihs和提升小波变换图像融合算法理论的基础上,给出了一种基于FPGA的该图像融合算法的设计实现。该设计首先对ihs变换模块进行了硬件实现构造,然后设计了多级小波提升模块以实现图像融合质量和小波分解层数的合理匹配。实验结果表明,采用本设计方法进行图像融合,误差小、精度高,融合效果优良,能够在FPGA上实现以满足图像实时处理的需求。

摘要：针对Poisson融合法和现有基于ihs变换的方法存在的问题,在保留ihs变换优势基础上提出了一种结合基于平滑滤波的亮度调制(smoothing filter-based intensity modulation,SFIM)技术和区域填充的综合改进方案.该方案引入SFIM来降低对象与场景融合时的颜色畸变,用色度、饱和度填充解决细节还原系数无法有效增大(对象获得足够融合光照)以及融合对象光照不一致的问题.主观质量评价和客观质量评价均表明该方案不仅可有效解决上述问题,而且融合速度快,算法更加健壮.

摘要：提出了一种基于区域特征的结合ihs变换和小波变换的图像融合算法,首先分别对多光谱图像和高分辨率全色图像进行ihs变换和直方图匹配,对I分量和调整后的高分辨率图像进行小波分解,然后对不同频率分量进行融合时引入区域特征准则,低频部分采用加权平均算子融合法,高频部分采用改进的区域方差加权融合法,最后结合主观判断和客观定量分析验证该算法,实验结果表明该算法的融合图像的质量要优于传统的ihs变换法和小波变换法。

摘要：为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过ihs分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和ihs逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。

摘要：针对ihs融合法的融合影像相对于原多光谱影像光谱扭曲严重、小波变换融合法运算量大的缺点,依据影像成像时传感器像素间的对应关系,提出应用遥感影像空间分辨率比值关系对影像进行分块,采用离散余弦变换与ihs变换相结合的融合方法进行多光谱影像与全色影像融合,以提高遥感影像的应用能力。仿真实验表明,该方法融合结果的光谱保持性与小波变换方法相近,均优于ihs变换融合影像,对全色影像空间信息集成能力稍弱,但计算效率明显改善,适合于对大数据量的遥感影像融合。

摘要：针对矿产资源开采现状,提出了3S一体化的矿产资源移动执法的设计思想,探讨和分析了辽宁省矿产资源移动执法系统的系统架构与功能、工作流程,并对系统开发过程中的矿山违法信息提取关键技术进行了详细介绍。为矿产资源信息化管理提供了一种很好的借鉴模式。

摘要：为了克服遥感图像融合算法主要是利用单一的能量特征对图像信息实施融合,忽略了光谱特征,导致其存在光谱扭曲等缺陷,提出了基于二代曲波变换与清晰度加权的遥感图像融合算法。利用ihs(Intensity,Hue,Saturation)变换对多光谱(MS)图像计算,分割出MS图像的强度(I)成分。利用二代曲波变换(Curvelet)计算出全色(PAN)图像以及I成分的高、低频系数;采用图像的均值特征,对图像的光谱特征进行度量,并联合其区域能量特征,设计了新的融合规则,完成低频系数的融合。利用图像的Laplace特征对图像的清晰度进行计算,以此来构造清晰度加权模型,进行高频系数的融合;将融合系数经二代Curvelet和ihs逆变换处理后,输出融合结果。实验数据表明,较当前遥感图像融合算法而言,所提算法具备更好的融合效果,其融合图像的通用图像质量指数值更大,光谱差异更小。

摘要：为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(ihs)变换,获取多光(multi-spectral,MS)图像中的亮度I成分;借助非下采样Shearlet变换,计算出I分量及全色(PAN)图像对应的低频及高频系数;再利用结构相似度(SSIM)函数,对低频系数的差异性实施度量,从而构建了差异度量法则,根据低频系数间的差异性采取不同的低频系数融合策略,实现低频系数的融合;考虑图像的平均梯度信息,构建高频系数融合机制,完成高频系数的融合。基于非下采样Shearlet逆变换,对融合的高频及低频系数实施处理,获取融合结果。实验结果显示,较已有的遥感图像融合方法而言,所提技术具备更高的融合效果,其输出结果含有更大的信息熵值和更低的光谱偏差度。