该算法，发表于2006年，采用小波变换融合遥感多光谱图像。

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简介：
经过对小波变换分解与重建技术的深入分析，我们提出了一种全新的图像增强算法，该算法的核心在于区域处理。首先，该算法会提取源图像的边缘特征，并将这些边缘作为关键参考点。随后，围绕这些边缘建立一系列融合窗口，并利用区域内图像的丰富信息，结合预先设定的基于窗口的融合规则进行图像融合操作。实验验证表明，融合后的图像能够有效地整合并综合利用三幅原始图像的不同特性，从而显著提升了图像的可识别性。这一结果充分证明了所提出的方法能够尽可能地保留原始图像中的重要信息，并且其算法设计简洁明了、稳定性极佳，因此在多光谱遥感图像识别以及医学成像等领域具有广泛的应用前景。

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基于小波变换的遥感多光谱图像融合算法及其应用（2006年）

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本文于2006年提出了一种采用小波变换技术对遥感多光谱图像进行高效融合的方法，并探讨了该算法的实际应用场景与效果。在分析了小波变换的分解与重建方法后，我们提出了一种基于区域的图像增强算法。该算法首先提取源图中的边缘，并以这些边缘为参考，在其周围建立融合窗口。接着结合区域内各部分的信息，应用特定的窗口融合规则进行处理。实验结果表明，经过这种处理后的图像综合了三幅原始图像的不同特征，使得最终生成的图像更加易于识别。这证明该方法能够在保留尽可能多的原始信息的同时简化算法，并且具有良好的稳定性。因此，在诸如多光谱遥感图像分析和医学成像等领域中有着广泛的应用前景。

基于小波变换的遥感图像融合改进算法

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本研究提出了一种基于小波变换的遥感图像融合改进算法，旨在提高多源遥感影像的空间分辨率与光谱信息的一致性，增强图像细节表现力。本段落提出了一种基于小波变换的改进对比度图像融合方法。该方法利用小波理论将图像分解，并通过系数分解与转换系数求替代的方法处理系数。经过替换后的图像再进行最大值组合，与其他几种常见的融合技术如IHS、PCA以及传统的小波方法进行了主观和客观上的比较。在客观评估中主要使用了信息熵、平均梯度、尺寸均值、标准偏差、扭曲程度及相关系数等指标来衡量效果。

基于MATLAB的遥感图像小波变换融合

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本研究利用MATLAB平台，采用小波变换技术对多源遥感影像进行高效融合处理，旨在提升图像质量和信息提取精度。基于MATLAB的小波变换遥感图像融合的文档适合从事遥感领域的人员阅读。

基于小波变换的多尺度图像融合技术(2006年)

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本研究聚焦于利用小波变换探索多尺度图像融合方法，旨在提高图像处理质量与效率。通过分析不同频段的信息，该技术能够有效整合多种源图像数据，增强细节表现力和视觉效果，在医学影像、遥感等领域展现出广泛应用潜力。本段落提出了一种基于小波域的多尺度图像融合方法。该方法对高频细节部分和低频近似部分采用不同的融合规则，有效克服了以往图像融合过程中容易受到噪声干扰及空间细节信息丢失的问题。通过计算机仿真实验，将本方法与传统的小波融合方法以及基于PCA（主成分分析）的方法进行比较后发现，本段落提出的方法在图像融合效果方面表现更佳，因此被认为是一种有效的图像融合算法。

基于小波变换的遥感影像融合

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本研究探讨了利用小波变换技术对遥感影像进行高效融合的方法，旨在提高图像的空间分辨率和光谱信息丰富度，为环境监测、城市规划等领域提供技术支持。遥感作为一种对地观测的综合性技术，在其出现和发展过程中满足了人们对自然界认识与探索的实际需求，并且具备其他技术手段所不具备的独特优势。MATLAB作为一款灵活实用的编程软件，已经在遥感图像处理领域得到广泛应用，通过它能够实现诸如图像增强、滤波及图像融合等操作，从而促进对遥感影像深入理解和广泛运用。本段落介绍了采用小波变换方法来整合高分辨率和多光谱影像，并对其结果进行了分析，展望了未来遥感图像融合技术的发展前景。

基于PCA和小波变换的遥感图像融合技术

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本研究探讨了结合主成分分析（PCA）与小波变换的方法，旨在优化遥感图像的融合效果，提升图像的空间分辨率及信息量。基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法是一种结合了主成分分析（PCA）和小波变换技术的数据处理方式，用于提高遥感图像的质量和细节表现能力。这种方法通过利用PCA进行数据降维并提取关键信息，然后应用小波变换来增强不同频段的信息，从而实现多源遥感影像的有效集成与优化展示。

基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

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本研究提出了一种基于非采样Contourlet变换的新型遥感图像融合技术，有效增强了多源遥感数据的空间分辨率与光谱信息。为了使融合后的多光谱图像在保持原始多光谱图像的光谱特性的同时显著提高空间分辨率，提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的遥感图像融合算法。该算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换，得到低频子带系数和各方向上的带通子带系数；接着针对多光谱图像中的每一个波段，在对其进行双线性插值处理后作为融合后的多光谱图像的低频子带系数。同时，将全色波段图像中各个方向上的带通子带系数通过基于成像系统物理特性的注入模型进行局部调整，并将其用作融合后多光谱图像的方向子带系数；最后经过非采样Contourlet逆变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。实验使用IKONOS卫星遥感影像进行了验证，结果显示该算法在保持光谱信息的同时提高了空间质量，优于传统方法。

基于多光谱图像超分辨率技术的遥感图像融合

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本研究聚焦于提升遥感图像质量，采用先进的多光谱图像超分辨率技术进行图像融合，以实现高空间分辨率与高光谱信息的完美结合。传统遥感图像融合方法未能充分利用低分辨率多光谱图像的空间细节信息。为此，本段落提出了一种基于超分辨率处理的遥感图像融合技术，旨在提升低分辨率多光谱图像的空间质量同时保留其光谱特性。具体而言，通过稀疏表示的方法对原始低分辨多光谱影像进行增强处理；然后利用小波变换将亮度分量Y从经过超分辨率处理后的多光谱图与全色图像相融合；最后通过逆向的YUV转换获得最终的融合结果。实验在真实遥感数据上验证了该方法的有效性，显示其能够显著提高融合后影像的空间细节表现力，并且不会影响到原始的光谱特征。对比分析进一步证实了所提方案的优势所在。

像素级遥感图像融合算法探析：IHS变换法、小波变换法、PCA法及Brovey变换法的理论比较...

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本文深入探讨了四种主流的像素级遥感图像融合技术——IHS变换法、小波变换法、PCA法和Brovey变换法，通过对比分析它们各自的理论基础与实际应用效果，为选择适合特定场景的图像融合方法提供了参考依据。像素级遥感图像融合算法主要包括IHS变换法、小波变换法、主成分分析（PCA）法以及Brovey变换法。这些方法的理论基础较为成熟，并且在各自的特定领域内都展现出了良好的融合效果。