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基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法

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图学学报 2017年第2期38卷 247-252页

作者：纪峰李泽仁常霞吴之亮北方民族大学数学与信息科学学院宁夏银川750021

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(... 详细信息

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。

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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基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

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北京交通大学学报 2013年第6期37卷 18-21页

作者：陈天华林雨辰北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息,NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题,本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法.首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换,得到各个源图像的低频和高频系数,然... 详细信息

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息,NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题,本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法.首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换,得到各个源图像的低频和高频系数,然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理,高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理,最后对融合后的系数进行nsct反变换得到融合图像.仿真实验表明,采用改进的nsct融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果,图像更清晰,信息更全面.

关键词：图像融合 NSCT变换红外图像与可见光图像仿真实验

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基于NSCT变换的遥感图像融合算法研究

基于NSCT变换的遥感图像融合算法研究

作者：马冯长安大学

学位级别：硕士

遥感图像融合是将多种传感器图像的互补信息进行重新整合,生成一幅具有更精确、更丰富信息的合成图像,其中多光谱与全色图像融合是遥感图像融合处理中研究最广泛的融合类型。多光谱图像与全色图像融合可以在提高空间分辨率的同时较好地... 详细信息

遥感图像融合是将多种传感器图像的互补信息进行重新整合,生成一幅具有更精确、更丰富信息的合成图像,其中多光谱与全色图像融合是遥感图像融合处理中研究最广泛的融合类型。多光谱图像与全色图像融合可以在提高空间分辨率的同时较好地保留了多光谱图像的光谱信息,能够充分利用遥感图像的空间信息与光谱信息,充分发挥各种遥感传感器的优势。本文在分析了多种像元级遥感图像融合方法的基础上,重点研究了具有多尺度、多方向与平移不变性的多尺度分解方法--非下采样轮廓波(nsct)变换,并根据nsct分解得到的低频子带系数与高频子带系数的差异分别制定不同的融合规则,提出了两种基于nsct的遥感图像融合算法:SSCT算法--引入了空间频率与区域能量来制定子带系数的融合规则,空间频率表示图像的总体活跃程度,区域能量能够有效地突出图像的细节纹理,保证图像的清晰度,以此提出了基于低频子带系数空间频率取大高频子带系数区域能量加权的nsct融合算法;PSCT--PCNN模型具有全局耦合、脉冲同步的特性,结合空间频率、区域能量参与子带系数融合规则的制定,充分地利用图像特征信息的相关性,其融合结果光谱失真小,空间细节结构清晰,以此提出了基于空间频率与区域能量驱动PCNN模型的nsct融合算法。为了验证本文提出的两种遥感图像融合算法的实用性,本文选择了四种不同的遥感数据作为融合实验的源数据,包括:Landsat8遥感图像、GF-1卫星图像、“吉林一号”光学A星遥感图像、SPOT与TM的多源遥感图像,并选择nsct-PCNN算法、nsct算法、IHS算法/PCA算法以及Gram-Schmidt算法进行对比分析。实验结果显示SSCT算法融合的图像各波段的平均梯度AG值最大,PSCT算法融合的图像各波段的信息熵EN、相关系数CL、标准差SD最大,光谱扭曲WR最小。结果表明本文提出的遥感图像融合算法的图像信息丰富、光谱扭曲度小、图像清晰度高,有效地提高了多光谱与全色融合图像的质量,其中SSCT算法融合的图像细节特征更丰富,PSCT算法融合的图像光谱信息更丰富。

关键词：遥感图像融合 NSCT变换 PCNN模型空间频率区域能量

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基于NSCT变换的遥感图像融合算法研究

基于NSCT变换的遥感图像融合算法研究

作者：吴之亮北方民族大学

学位级别：硕士

图像融合（Image fusion）是一门综合了传感器、图像处理和计算机等技术的现代高新技术。遥感图像融合作为一个重要分支,受到越来越多的关注。近年来,多光谱图像（MS）与全色图像（PAN）的融合技术在军事和民用领域中都扮演着一个重要... 详细信息

图像融合（Image fusion）是一门综合了传感器、图像处理和计算机等技术的现代高新技术。遥感图像融合作为一个重要分支,受到越来越多的关注。近年来,多光谱图像（MS）与全色图像（PAN）的融合技术在军事和民用领域中都扮演着一个重要角色。MS图像的光谱分辨率高,而PAN图像的空间分辨率高,在实际应用中,总希望得到空间和光谱分辨率都较高的图像。因此,MS和PAN图像融合技术应运而生。已有研究表明,绝大部分遥感图像融合算法在保持光谱信息方面和增强空间细节方面往往是一对相互制约的矛盾。如何实现在保持光谱特性的同时提高空间信息仍然是当前像素级遥感图像融合的研究热点。本文对基于多尺度几何变换的遥感图像融合算法进行了研究。介绍了基于多尺度几何变换融合算法的主要思想以及实现过程,在此基础上主要做了以下四个方面工作:1.结合主成分分析（PCA）变换与曲波（Curvelet）变换能够提高图像空间分辨率和保留图像纹理等优点,提出了一种基于PCA和Curvelet变换的遥感图像融合算法。2.结合基于局部能量自适应加权的融合规则,提出一种基于IHS和非下采样Contourlet变换（nsct）的遥感图像融合方法。3.结合经鲁棒主成分分析（RPCA）分解得到的稀疏矩阵可以提取PAN图像显著特征,以及脉冲耦合神经网络（PCNN）具有全局耦合和脉冲同步的优良特性,提出了一种在nsct域内结合RPCA和自适应PCNN的遥感图像融合算法。4.针对基于HSV和NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度较高,细节表现能力不足的问题,提出了一种基于NSCT变换和压缩感知的多特征遥感图像融合算法。通过大量仿真实验表明,本文所提四种算法在主观和客观评价指标上都优于一些现有的遥感图像融合算法,因而具有一定工程应用价值。

关键词：遥感图像融合融合规则 Curvelet变换 NSCT变换压缩感知

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基于NSCT变换的多传感器图像融合算法

地理与地理信息科学 2013年第2期29卷 22-25,59页

作者：童涛杨桄谭海峰任春颖空军航空大学航空航天情报系吉林长春130022 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130022

针对多传感器图像融合中偏袒法和平均法易削减图像对比度的缺点,提出一种基于NSCT变换的图像融合算法。首先对来自同一场景配准后的多传感器图像进行NSCT变换;然后采取不同的融合策略分别对低频和高频方向子带系数进行融合:低频子带系... 详细信息

针对多传感器图像融合中偏袒法和平均法易削减图像对比度的缺点,提出一种基于NSCT变换的图像融合算法。首先对来自同一场景配准后的多传感器图像进行NSCT变换;然后采取不同的融合策略分别对低频和高频方向子带系数进行融合:低频子带系数采用区域能量自适应加权的方法,高频方向子带系数采用局部区域能量匹配的加权平均法与选择法相结合的方案;最后通过nsct逆变换得到融合图像。分别对红外与可见光图像和多聚焦图像融合进行实验,并对融合图像进行主客观评价,实验结果表明:该算法得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客观量化指标,并优于传统的融合方法。

关键词：多传感器图像融合 NSCT变换区域能量

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改进的NSCT变换图像融合算法及应用研究

改进的NSCT变换图像融合算法及应用研究

作者：林玉玲福州大学

学位级别：硕士

图像融合对冗余信息的利用能有效提高图像的精确度和可靠性,且集成互补信息使得图像具有很好的描述性。因此,将图像融合技术引入图像采集、观测系统,能有效降低高精密设备受硬件限制和环境影响产生的图像失真和图像畸变。然而,已有的多... 详细信息

图像融合对冗余信息的利用能有效提高图像的精确度和可靠性,且集成互补信息使得图像具有很好的描述性。因此,将图像融合技术引入图像采集、观测系统,能有效降低高精密设备受硬件限制和环境影响产生的图像失真和图像畸变。然而,已有的多分辨分析图像融合方法无法最优地表示二维图像中大量曲线和曲面的奇异性,且忽略了各分解层系数间的依赖关系,导致融合图像出现轮廓模糊甚至伪影的缺点。针对这些问题,本文研究了具有多尺度多方向性的NSCT变换,并充分考虑NSCT变换的优点和子带系数间的统计相关性,提出了一种改进的NSCT变换图像融合算法。该算法不仅能针对性地突显图像中的重要特征和细节信息,而且能完整地保留源图像的显著信息。本文的内容主要围绕以下几个方面展开:(1)介绍图像去噪和图像配准等融合预处理技术,并系统分析图像融合质量的评估指标。其中,图像去噪采用局部自适应的分块小波算法,能有效地抑制高斯噪声,并保留原始图像的重要特征。本文还运用基于SURF的图像配准方法,进行图像融合前的精确配准,保证了融合图像的准确性。(2)结合nsct的多尺度多方向性和平移不变特性,在nsct图像融合基础上,利用压缩感知技术压缩、测量nsct子带系数,并引入高斯模糊隶属度函数建立自适应融合规则,提出一种基于nsct的自适应图像融合算法。该算法不仅能减轻设备存储空间压力,而且能针对性地突出图像中的重要特征和细节信息。(3)针对现有nsct融合算法忽略了 nsct多尺度空间的跨尺度子带和同一尺度子带间的相互依赖性,本文提出一种改进的nsct图像融合算法,使用广义高斯密度函数(GGD)拟合nsct高频系数的边缘分布曲线,并利用JSD(Jensen-Shannon divergence)散度以测量子带的相似程度。该算法利用nsct子带系数间的统计相关性,使融合结果保存更多源图像的重要信息,增强融合算法的稳健性。(4)将图像融合技术应用于高精密仪器测量系统中,采用nsct自适应图像融合和改进的nsct图像融合算法,分别对实验获取的扫描电镜图像进行误差校正,以获取更精确的样品形貌。实验证明,本文的图像融合方法对于修正纳米尺度扫描图像的误差具有较好的效果,且改进的nsct图像融合算法性能更为优秀。

关键词：图像融合图像误差校正 NSCT变换 GGD 统计相关性

基于小波NSCT变换和数学形态学的图像边缘检测

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基于小波NSCT变换和数学形态学的图像边缘检测

作者：张进东北石油大学

学位级别：硕士

图像边缘检测领域日益发展，近些年已经产生了许多新的检测方法，但是其相关理论和算法依然有较多弊端，在特定的条件下很难准确地检测出所需的边缘信息。本文针对小波变换和非下采样Contourlet变换(nsct)的各自特点，将两种变换相结... 详细信息

图像边缘检测领域日益发展，近些年已经产生了许多新的检测方法，但是其相关理论和算法依然有较多弊端，在特定的条件下很难准确地检测出所需的边缘信息。本文针对小波变换和非下采样Contourlet变换(nsct)的各自特点，将两种变换相结合对图像进行分解，用小波变换替换NSCT变换中第一部分的拉普拉斯塔式分解，分解后得到高、低频子图像，再分别采用模极大值和改进的数学形态学的方法进行子图像边缘的检测，最后将检测出的两个子图像的边缘图像融合到一起。本文首先研究了传统边缘检测的方法和将用到的理论知识，并详细分析各种边缘检测算子的特点。在此基础上，又详细的分析了小波变换和NSCT变换，小波变换由于方向性不足，不能有效地表示图像的纹理和轮廓，NSCT变换虽然可以满足方向性的问题，但是变换后存在冗余，因此提出了基于小波变换和NSCT变换两种算法结合的方法，结合后的变换是没有冗余的变换，并且各子带具有灵活的分解方向。通过采用结合后的变换对图像进行分解重构的仿真实验，从理论和实际上都证明了这种改进的有效性。其次研究了模极大值和数学形态学的基础理论，对传统的数学形态学方法进行了抗噪的改进。提出了对结合方法分解后的高、低频子图像，分别采用nsct模极大值法和改进的数学形态学的方法进行图像边缘检测。文中描述了详细的检测方法，通过仿真实验和对边缘检测结果的对比，证明本文提出的边缘检测方法的有效性和实用性。

关键词：图像边缘检测小波变换 NSCT变换模极大值数学形态学

基于NSCT变换的压缩感知图像融合优化算法研究

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基于NSCT变换的压缩感知图像融合优化算法研究

作者：张泽大连海事大学

学位级别：硕士

图像融合是指将多幅源图像通过相应的技术手段融合成一幅信息更为全面的新图像的过程。它充分利用多幅图像间信息的互补性,去除信息间的冗余,提高了图像信息的准确度和可靠性,为人们在相关领域进行图像处理、分析和诊断提供了有力的保... 详细信息

图像融合是指将多幅源图像通过相应的技术手段融合成一幅信息更为全面的新图像的过程。它充分利用多幅图像间信息的互补性,去除信息间的冗余,提高了图像信息的准确度和可靠性,为人们在相关领域进行图像处理、分析和诊断提供了有力的保障。在传统的图像处理领域,往往需要高分辨率的成像设备对实际场景进行拍照,进而取得海量的图像信息。特别是针对图像融合领域中卫星遥感、地理勘探等图像信号的采集,前期所获取的数据量更是庞大,有时竟达到不可忍受的程度。然而在实际应用中,由于图像之间的信息具有很大的冗余性,所以大部分的图像信息则是通过编码而被压缩丢弃了。因此从采集图像的源头上来看,成像设备所获取的很多图像信息最终并没有被充分利用,反而白白地浪费掉了。基于上述情况,压缩感知的提出为人们研究如何减少图像信息的采集,避免信息资源不必要的浪费提供了一条新的途径。该理论可以使得传感器在对图像信息采样的同时实现图像的压缩,直接获取图像的稀疏化的表示,从而避免了采集大量的无用信息,节约了传感器设备的投入,同时也减小了后续过程存储和传输巨量信息的压力。因而本文的主要工作就是将压缩感知应用到传统的图像融合中去。本文首先对压缩感知的基本理论进行了简要阐述,包括稀疏表示理论、测量矩阵的选取以及恢复算法的研究,对几种典型的恢复算法进行了二维图像的仿真对比。其次分析了传统的图像融合理论,包括图像融合的概念、层次、规则以及融合评价指标,着重对传统的融合算法进行了概述,从早期的基于空间域的融合算法,到基于塔式分解,再到基于小波变换和多尺度变换的融合算法。最后详细介绍了多尺度变换中基于非采样轮廓波变换(nsct)的图像融合方法。结合压缩感知理论,得到了一种基于NSCT变换的压缩感知图像融合优化算法。并将本文的算法分别与传统的各类图像融合算法以及基于压缩感知理论提出的几种融合算法进行了仿真对比,在降低原有图像数据量的基础上,取得了比较好的融合效果。

关键词：图像融合压缩感知 NSCT变换 OMP算法区域融合规则

基于DNA序列和NSCT变换的数字图像隐藏

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基于DNA序列和NSCT变换的数字图像隐藏

作者：吴占桥河北大学

学位级别：硕士

随着互联网技术和通信技术的飞速发展，越来越多的重要信息如：卫星云图、军事图像、医学图像以及个人秘密图像都需要通过网络进行传输。但互联网是一个开放的环境，重要信息在网上传输很容易被非法者窃取和破坏。这些秘密信息一旦泄露... 详细信息

随着互联网技术和通信技术的飞速发展，越来越多的重要信息如：卫星云图、军事图像、医学图像以及个人秘密图像都需要通过网络进行传输。但互联网是一个开放的环境，重要信息在网上传输很容易被非法者窃取和破坏。这些秘密信息一旦泄露，将有可能给国家或者个人造成难以估量的损失。信息隐藏作为隐蔽通信和知识产权保护等的重要手段，已经成为信息安全研究焦点。图像包含大量信息、直观形象，是信息隐藏领域重要的研究方向。隐藏算法中加密预处理方法主要有基于传统方法、现代密码机制和混沌、超混沌理论等算法。隐藏所用方法多选择离散余弦变换、小波变换等变换方法。这些算法中常用的混沌、超混沌加密预处理，密钥简单，安全性不高;变换域隐藏图像虽然抗攻击能力较好，但隐藏容量较低。本文预处理算法采用DNA序列加密算法实现图像的加密预处理，克服了传统混沌加密方法动力特性相对简单、确定序列的参数少、密钥简单、安全性不高的缺陷;隐藏方法上将NSCT变换和小波包变换相结合，通过对NSCT变换后的低频系数系数矩阵进行小波包变换和奇异值分解，将包含重要信息的位平面隐藏在奇异值中，次要信息隐藏在NSCT变换剩余子带系数矩阵中，克服了小波变换隐藏容量小、抗攻击能力不高的缺点。实验效果表明，该算法对于不同类型的秘密图像和载体图像，隐藏容量大，抗攻击能力较好。

关键词：图像隐藏 NSCT变换 DNA序列鲁棒性不可见性