IHS变换

摘要： 图像融合的目标是将低空间分辨率的多光谱(multispectral,MS)图像与高分辨率的全色(panchromatic,PAN)图像进行融合,得到具有高光谱和空间分辨率的图像。针对基于强度-色调-饱和度(intensity-hue-saturation,IHS)变换的融合后图像会出现光谱扭曲的问题,提出了一种结合改进的松鼠搜索算法和IHS变换的图像融合方法。首先,通过考虑融合后图像与原全色和多光谱图像之间的关系建立光谱保真和空间保真项,并引入边缘信息保持项,建立了优化目标。其次,为了克服松鼠搜索算法(squirrel search algorithm,SSA)的探索能力不足、可能导致过早收敛于局部最优的缺点,引入了自适应的捕食者存在概率策略和根据个体间距离自适应调整搜索步长的策略来平衡算法的探索和利用能力,并且引入了高斯算子和柯西算子来提高算法的局部搜索能力。最后,根据优化的控制参数,通过参数化自适应IHS变换重建目标图像。将该方法在QuickBird和IKONOS数据集上进行对比实验,结果表明方法是实用的,在保留空间信息的同时能减少光谱失真。

摘要： 为克服当前较多遥感图像融合方法存在间断以及吉布斯现象,本文利用像素点间灰度以及梯度信息,设计了一种采用非下采样Shearlet变换(NSST)耦合细节强化因子的图像融合方法.将多光谱(MS)图像经过强度-色调-饱和度(IHS)变换,分离出强度成分.随后,借助NSST变换处理强度成分与全色(PAN)图像,获取对应的高频和低频系数.以强度成分对应的低频系数为依据,通过图像的空间频率特性计算加权系数,将PAN图像的低频系数植入到强度(I)成分对应的低频系数中,融合低频系数.采用像素点间灰度以及梯度信息,构造细节强化因子,融合高频系数.最后,采用IHS和NSST反变换重构这些融合系数,获取融合结果.实验结果显示:较当前融合技术,所提算法拥有更为理想的融合效果,具有更高的互信息值和更低的光谱偏差度值.

摘要： 为克服当前较多遥感图像融合方法存在间断以及吉布斯现象,本文利用像素点间灰度以及梯度信息,设计了一种采用非下采样Shearlet变换(NSST)耦合细节强化因子的图像融合方法。将多光谱(MS)图像经过强度-色调-饱和度(IHS)变换,分离出强度成分。随后,借助NSST变换处理强度成分与全色(PAN)图像,获取对应的高频和低频系数。以强度成分对应的低频系数为依据,通过图像的空间频率特性计算加权系数,将PAN图像的低频系数植入到强度(I)成分对应的低频系数中,融合低频系数。采用像素点间灰度以及梯度信息,构造细节强化因子,融合高频系数。最后,采用IHS和NSST反变换重构这些融合系数,获取融合结果。实验结果显示:较当前融合技术,所提算法拥有更为理想的融合效果,具有更高的互信息值和更低的光谱偏差度值。

摘要： 当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量-I,将-I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.

摘要： 针对传统非下采样轮廓波变换(NSCT)在图像融合中计算量大、效率较低的问题,引入快速非下采样轮廓波变换(FNSCT),与IHS变换相结合,提出一种快速的多光谱与全色图像融合算法.该算法首先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,然后利用FNSCT算法分别对多光谱图像的I分量与全色图像进行分解,并采用区域能量自适应加权算法和最大值法融合其低频和高频系数,最后通过FNSCT反变换与IHS反变换得到最终融合的多光谱图像.实验结果表明,与传统NSCT算法相比,此方法在保证融合图像性能的前提下,大幅度提高了融合的效率.

摘要： 为了将低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像进行有效地融合，提出了一种基于IHS变换结合小波变换的新的图像融合算法。该方法将多光谱图像的强度(I)分量图像与高分辨率全色图像进行小波分解，根据各自的高低频率特征进行不同准则的融合，将形成的新的高低频率进行小波逆变换得到新的I分量图像，最后进行IHS逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明，该方法不仅减少了光谱扭曲值，同时还能有效地提高空间分辨率。

摘要： 为了将低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像进行有效地融合，提出了一种基于IHS变换结合小波变换的新的图像融合算法。该方法将多光谱图像的强度(I)分量图像与高分辨率全色图像进行小波分解，根据各自的高低频率特征进行不同准则的融合，将形成的新的高低频率进行小波逆变换得到新的I分量图像，最后进行IHS逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明，该方法不仅减少了光谱扭曲值，同时还能有效地提高空间分辨率。

摘要： 为了将低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像进行有效地融合，提出了一种基于IHS变换结合小波变换的新的图像融合算法。该方法将多光谱图像的强度(I)分量图像与高分辨率全色图像进行小波分解，根据各自的高低频率特征进行不同准则的融合，将形成的新的高低频率进行小波逆变换得到新的I分量图像，最后进行IHS逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明，该方法不仅减少了光谱扭曲值，同时还能有效地提高空间分辨率。

摘要： 为了将低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像进行有效地融合，提出了一种基于IHS变换结合小波变换的新的图像融合算法。该方法将多光谱图像的强度(I)分量图像与高分辨率全色图像进行小波分解，根据各自的高低频率特征进行不同准则的融合，将形成的新的高低频率进行小波逆变换得到新的I分量图像，最后进行IHS逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明，该方法不仅减少了光谱扭曲值，同时还能有效地提高空间分辨率。

摘要： 为了将低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像进行有效地融合，提出了一种基于IHS变换结合小波变换的新的图像融合算法。该方法将多光谱图像的强度(I)分量图像与高分辨率全色图像进行小波分解，根据各自的高低频率特征进行不同准则的融合，将形成的新的高低频率进行小波逆变换得到新的I分量图像，最后进行IHS逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明，该方法不仅减少了光谱扭曲值，同时还能有效地提高空间分辨率。

摘要： 采用过完备字典的稀疏表示能够使分解系数更稀疏，更能反映信号的本质特征和内在结构。本文基于IHS变换和稀疏表示提出了一种融合全色图像和多光谱图像的方法。首先对多光谱图像进行IHS变换，再利用稀疏表示将全色图像与多光谱图像HIS变换后的亮度分量进行融合。因为图像通常比较大，不便于稀疏表示，本文方法是对局部图像块进行稀疏表示。实验结果表明，本文方法的融合结果不但具有较高的空间分辨率，而且光谱保真度好，其性能优于目前广泛使用的基于小波和小波帧变换的融合方法。

摘要： 采用过完备字典的稀疏表示能够使分解系数更稀疏，更能反映信号的本质特征和内在结构。本文基于IHS变换和稀疏表示提出了一种融合全色图像和多光谱图像的方法。首先对多光谱图像进行IHS变换，再利用稀疏表示将全色图像与多光谱图像HIS变换后的亮度分量进行融合。因为图像通常比较大，不便于稀疏表示，本文方法是对局部图像块进行稀疏表示。实验结果表明，本文方法的融合结果不但具有较高的空间分辨率，而且光谱保真度好，其性能优于目前广泛使用的基于小波和小波帧变换的融合方法。

摘要： 采用过完备字典的稀疏表示能够使分解系数更稀疏，更能反映信号的本质特征和内在结构。本文基于IHS变换和稀疏表示提出了一种融合全色图像和多光谱图像的方法。首先对多光谱图像进行IHS变换，再利用稀疏表示将全色图像与多光谱图像HIS变换后的亮度分量进行融合。因为图像通常比较大，不便于稀疏表示，本文方法是对局部图像块进行稀疏表示。实验结果表明，本文方法的融合结果不但具有较高的空间分辨率，而且光谱保真度好，其性能优于目前广泛使用的基于小波和小波帧变换的融合方法。

摘要： 采用过完备字典的稀疏表示能够使分解系数更稀疏，更能反映信号的本质特征和内在结构。本文基于IHS变换和稀疏表示提出了一种融合全色图像和多光谱图像的方法。首先对多光谱图像进行IHS变换，再利用稀疏表示将全色图像与多光谱图像HIS变换后的亮度分量进行融合。因为图像通常比较大，不便于稀疏表示，本文方法是对局部图像块进行稀疏表示。实验结果表明，本文方法的融合结果不但具有较高的空间分辨率，而且光谱保真度好，其性能优于目前广泛使用的基于小波和小波帧变换的融合方法。

摘要： 本文以卫星遥感影像Landsat 7 ETM+为主要数据源，对珠海市部分典型地区进行了IHS变换，Brovey变换，PCA变换,Gram Schmidt波谱锐化，实现了对同一传感器的全色和多光谱数据融合。在此基础上综合考虑分辨率、光谱特性、清晰度等方面信息对融合后的影像进行了质量评价。试验表明GramSchmidt波谱锐化后的影像不仅保持了多光谱影像的光谱信息，同时又保持了高光谱全色波段影像的空间细节信息，是一种较好的图像融合方法。

摘要： 一种改进的IHS变换遥感影像融合方法及系统，包括步骤为(1)将多光谱影像进行重采样，达到全色影像的分辨率；(2)将重采样后的多光谱影像进行IHS变换，分别获取I、H、S分量；(3)模拟新全色影像；(4)以I分量影像直方图为参考，将新全色影像进行直方图匹配，得到匹配后的全色影像Inew；(5)直方图匹配后的全色影像Inew替换I分量进行IHS逆变换，从而完成遥感影像融合。本发明的目的是改进IHS变换融合规则，使全色图像与多光谱图像谱段范围一致，并使融合结果的亮度和对比度不低于融合前。

摘要： 本发明涉及一种增强IHS‑Curvelet变换融合可见光和红外图像的汽车抗晕光方法，以解决夜间汽车晕光的问题。技术方案包括：采集夜间汽车前方路况的可见光和红外图像；对两种图像进行滤波去噪；以红外图像为参考图像，对可见光图像进行配准；将可见光图像转换到IHS色彩空间得到亮度I、色调H和饱和度S三个分量；亮度分量I和增强后红外图像Curvelet分解得到各自的高低频系数；采用设计的权值自动调节策略融合低频系数；采用模值取大策略融合高频系数；对融合后的高低频系数进行Curvelet重构得到新的亮度信号分量I′；I′与原始的色调H和饱和度S做IHS反变换得到最终的融合图像。本发明将高亮度的晕光信息剔除，有效提高了图像清晰度。

摘要： 本申请涉及一种多段IH电饭煲控制方法、装置、多段IH电饭煲和存储介质。所述方法包括：当多段IH电饭煲工作时，获取感温包采集的温度；根据温度，控制多段IH电饭煲中的底部磁感线盘、顶侧部磁感线盘和R角磁感线盘的加热时间以及加热方式；其中，顶侧部磁感线盘的总加热时间和R角磁感线盘的总加热时间均小于底部磁感线盘的总加热时间。采用本方法能够提高加热效率。

摘要： 本发明属于遥感图像融合技术领域，具体涉及一种改进IHS与小波变换的夜光遥感影像融合方法。本发明融合了“类NPP‑VIIRS”夜间灯光数据集和Landsat多光谱图像数据，对夜间灯光遥感数据进行多波段合成，提高了影像分辨率（50m以内），实现彩色夜间灯光遥感图像。本发明获取融合后的多波段融合图像，获取图像亮度I分量，并与相应全色图像融合得到图像新I分量，并对H分量和S分量做IHS逆变换，得到融合图像。I分量包含空间结构、特征等细节信息，采用本发明，能够更大程度保留细节信息，提高了融合图像的精度。

摘要： 本发明涉及一种基于IHS变换与自适应区域特征的遥感图像融合方法，包括如下步骤：获取待融合遥感图像；通过自适应区域特征对遥感图像进行修复及校正；将多光谱遥感图像的R、G、B三个波段转换到IHS空间；将全色图PAN图像与多光谱MS图像经IHS变换后得到的亮度分量I，融合后得到新的融合分量I’，保持H和S分量不变；IHS反变换得到增强后的多光谱图像，通过融合分量I’，代替亮度分量，并同H、S分量图像一起转换到RGB空间，得到融合图像；对融合结果进行评价，本发明将自适应区域特征运用到遥感图像融合中，避免了现有技术直接采用多光谱MS图像与全色图PAN图像进行融合时出现图像失真的问题，得到的融合结果图像分辨率高。

摘要： 一种改进的IHS变换遥感影像融合方法及系统，包括步骤为(1)将多光谱影像进行重采样，达到全色影像的分辨率；(2)将重采样后的多光谱影像进行IHS变换，分别获取I、H、S分量；(3)模拟新全色影像；(4)以I分量影像直方图为参考，将新全色影像进行直方图匹配，得到匹配后的全色影像Inew；(5)直方图匹配后的全色影像Inew替换I分量进行IHS逆变换，从而完成遥感影像融合。本发明的目的是改进IHS变换融合规则，使全色图像与多光谱图像谱段范围一致，并使融合结果的亮度和对比度不低于融合前。

摘要： 本发明提供了一种结合引导滤波和IHS变换的遥感图像融合方法，采用细节注入模型进行图像融合，对预处理后的图像先利用多尺度引导滤波得到细节信息，后通过设计相应的插入系数，最终将细节信息插入到上采样的多光谱图像中得到融合图像，最终融合图像保留了原来多光谱图像的光谱分辨率的同时，也具备了较高的空间分辨率，是一种适用于高分辨率遥感多光谱和全色图像融合的有效融合方法。

摘要： 本发明涉及一种增强IHS‑Curvelet变换融合可见光和红外图像的汽车抗晕光方法，以解决夜间汽车晕光的问题。技术方案包括：采集夜间汽车前方路况的可见光和红外图像；对两种图像进行滤波去噪；以红外图像为参考图像，对可见光图像进行配准；将可见光图像转换到IHS色彩空间得到亮度I、色调H和饱和度S三个分量；亮度分量I和增强后红外图像Curvelet分解得到各自的高低频系数；采用设计的权值自动调节策略融合低频系数；采用模值取大策略融合高频系数；对融合后的高低频系数进行Curvelet重构得到新的亮度信号分量I′；I′与原始的色调H和饱和度S做IHS反变换得到最终的融合图像。本发明将高亮度的晕光信息剔除，有效提高了图像清晰度。

摘要： 本发明公开了一种基于IHS变换的对象与场景融合方法。本方法先利用IHS变换和亮度融合形成融合图像的光照蒙板，然后再通过在光照蒙板中还原对象细节来达到对象与场景融合的目的。通过分别使用标准IHS变换技术，SFIM技术以及小波技术作为亮度融合工具，提供实现本发明三种方案。本发明方法的待融合图像不用配准，融合需要的条件少，实现简单，可以只考虑亮度融合就能实现对象与场景的融合；融合速度快，应用在视频处理中的潜力大；能最大限度地降低融合过程产生的颜色畸变；同时由于可以通过植入不同亮度融合算法形成不同的融合方案，因而本发明具有更广泛的用途。

摘要： 本发明公开了一种基于SFIM和IHS变换的图像融合方法，对高空间分辨率图像和高光谱分辨率图像进行几何配准、去噪等预处理；由IHS正变换公式对原高光谱分辨率图像的RGB波段(R0，G0，B0)进行IHS变换，分别提取I、H、S分量；由公式(I)对I分量进行SFIM运算，即I替代Plow、高空间分辨率图像替代Phigh，计算得出ISFIM；由IHS反变换公式得到Rnew，Gnew，Bnew，进而经波段叠加得到融合结果。本发明引入了SFIM模型，提出SFIM和IHS相结合的融合方法，既能显著保持光谱特性又避免引入复杂、耗时的频率分解与重建过程。