作者:李新娥,班皓,任建岳,金龙旭,李国宁 单位:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国物理学会液晶分会;中国光学光电子行业协会液晶分会 出版:《液晶与显示》2014年第02期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFYJYS2014020240 DOC编号:DOCYJYS2014020249 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于加权相关矩的多传感器图像融合方法》PDF+DOC2005年第12期 陈少辉,曾致远,张秋文,王乘,周建中 《不同高分辨率遥感图像融合技术特征比较》PDF+DOC2005年第01期 张微,毛启明,章孝灿,郭德方 《摄影测量与遥感学》PDF+DOC2004年第03期 《一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法》PDF+DOC2004年第01期 刘哲,郝重阳,冯伟,刘晓翔,樊养余 《基于传感器光谱特性与分类的遥感图像融合》PDF+DOC2011年第12期 倪翠,关泽群,林怡 《基于多分辨率分析的多传感器遥感图像融合方法》PDF+DOC2011年第02期 宋杨,王菲露 《基于PCA和总变差模型的图像融合框架》PDF+DOC2011年第07期 潘瑜,郑钰辉,孙权森,孙怀江,夏德深 《自适应Contourlet变换的多传感器图像融合》PDF+DOC2010年第05期 张西宁 《基于成像模型的遥感图像IHS融合》PDF+DOC2009年第03期 刘鹏,刘定生,李国庆 《多源遥感图像融合的数据对象选择》PDF+DOC2006年第01期 周强,吴一戎,李立钢,李甲
  • 在小波包域提出了一种多传感器图像融合和双水印算法。首先,利用HIS变换和小波包变换将多光谱和全色图像分解为多个高低频子带,根据小波包域系数特点,低频部分采用基于区域平均能量加权算法的规则进行融合,高频部分采用绝对值取大的规则进行融合。然后,在高低频图像融合系数分别嵌入一个水印,低频水印利用了离散余弦变换的聚能去相关能力,高频水印利用了图像纹理子块特征。最后,对嵌入的双水印融合图像进行攻击和分析。实验结果显示,融合图像在保留多光谱图像光谱信息的基础上有效提高了空间分辨率;加水印的融合图像具有良好的不可视性和鲁棒性。

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