一种Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法.docx
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一种Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法.docx
一种Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法引言遥感技术已经成为了现代地球资源知识管理和环境监测中不可或缺的工具。随着遥感技术的不断发展,我们可以获得高质量的遥感图像。然而,由于特定传感器的制造和校准要求,单一传感器所产生的图像往往不足以满足应用需求,需要对多个图像进行融合。因此,遥感图像融合已成为研究热点。本文提出了一种基于Curvelet变换和IHS变换相结合的高分辨率遥感图像融合方法。这种方法能够利用不同分辨率的遥感图像来产生一个具有高分辨率的图像。我们将这种方法应用到一系列遥感图像
基于IHS变换和Curvelet变换的卫星遥感图像融合方法.docx
基于IHS变换和Curvelet变换的卫星遥感图像融合方法随着卫星遥感技术的不断发展,遥感图像融合已经成为了遥感应用领域中的一个热点研究方向。由于不同传感器在采集数据时具有不同的优点和限制,因此需要将多源遥感数据进行融合,以获得更准确、更全面的信息。现有的遥感图像融合方法主要分为基于像素的方法和基于特征的方法。基于像素的方法直接将不同波段的图像像素进行组合,包括简单平均法、加权平均法、PCA等。这些方法简单易行,适用范围广,但缺乏考虑到图像的结构和内容。基于特征的方法则在保留原始信息的基础上,通过提取有意
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改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法摘要:本文提出了一种改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法。首先,对原始图像进行Curvelet变换,得到多层Curvelet系数。其次,采用改进的权重融合原则对多层Curvelet系数进行融合,得到融合后的多层Curvelet系数。最后,对融合后的多层Curvelet系数进行逆变换,得到融合图像。实验结果表明,该方法能够有效提高遥感图像融合的空间和光谱分辨率,获得更好的融合效果。关键词:Curvelet变换;遥感图像;融合;权重融合原则1.引言遥
IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法.docx
IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法近年来,图像融合成为计算机视觉和机器学习领域广泛关注的研究课题。图像融合可以将多幅图像信息融合为一张图像,从而得到更加完整、清晰的图像信息。目前,多种图像融合算法已经被提出,其中,IHS变换和小波变换是两种常用的方法。本文提出一种新的图像融合方法,该方法将IHS变换与小波变换相结合,以获得更好的融合结果。一、IHS变换IHS变换是一种基于RGB颜色模型的变换方法。该方法将RGB三直觉色信道与强度信息进行分离,从而实现图像信息的分离和图像增强。在IHS变换中,颜色信
基于IHS和小波变换的遥感图像融合方法研究.docx
基于IHS和小波变换的遥感图像融合方法研究遥感技术在现代地理信息系统中扮演着重要的角色,利用遥感数据进行图像分析和信息提取是目前较为常见的应用。然而,由于不同的遥感数据在空间、光谱和时间等方面存在差异,因此需要将它们融合起来,以得到更准确、更全面的地理信息。本文将介绍一种基于IHS和小波变换的遥感图像融合方法。1.IHS变换IHS变换是将彩色图像转换为亮度(Intensity)、饱和度(Saturation)和色调(Hue)三个分量的一种方法。在IHS变换中,亮度分量代表图像的明暗程度,饱和度分量代表颜色