【图像融合】粒子群优化自适应多光谱图像融合（含融合评价指标）【含Matlab源码 004期】-优快云博客

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Matlab图像处理（仿真科研站版）

⛄一、图像融合简介

1 图像融合的具体步骤
(1)对全色图像和多光谱图像进行图像预处理,包括图像滤波、重采样、图像配准。
(2)将预处理后的多光谱图像fmul进行IHS变换,分别得到fmul-i(亮度)、fmul-h(色调)、fmul-s(饱和度)3个分量。
(3)对全色图像fpan和多光谱图像亮度分量fmul-i进行J层Contourlet变换,得到以下分量:
其中,AJ表示低频分量;Djk表示各尺度上各方向的高频分量;j=1,…,J,表示分解层次;k=1,…,2lj,表示第j层的各个方向。
(4)对Contourlet变换分解后的低频系数和高频系数分别进行融合,对低频系数采用基于粒子群优化的自适应加权融合规则,对高频系数采用基于粒子群优化的区域结构相似度融合规则,得到满足融合要求的低频和高频分量。
(5)通过Contourlet逆变换得到新的亮度分量fmul-i′,最后对新的亮度分量fmul-i′以及多光谱图像分量fmul-h与fmul-s进行IHS逆变换得到融合图像。

2 低频系数融合规则
Contourlet变换分解后的低频系数反映了源图像的近似信息,它包含了源图像的平均特征、光谱信息和绝大多数的能量信息,决定了融合图像的近似轮廓。低频系数融合的目的是在有效保持多光谱图像的光谱能量信息的基础上适当地融入全色图像的特征信息。目前较为常用的低频系数融合规则有加权平均法、绝对值取大(小)法以及标准差取大法,这些方法直观、简单且速度快,但是未能准确地在多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息中进行优化选择。因此,本文提出了一种结合粒子群优化算法的低频系数融合规则,以线性加权值作为需要优化的决策变量,以信息熵和相对偏差之间的差值作为目标适应度函数,通过粒子群优化算法的进化迭代自适应地寻找最优加权融合系数。具体融合规则如下:

其中,AJfnew-i表示融合后的低频分量;w1,w2表示加权系数;AJfpan表示全色图像fpan的低频分量;AJfmul-i表示多光谱图像亮度分量fmul-i的低频分量。
基于粒子群优化算法的低频系数融合,以信息熵和相对偏差之间的差值作为目标适应度函数,通过粒子群优化算法迭代寻找信息熵与相对偏差的差值最大时的最优加权系数w1和w2。目标适应度函数=信息熵(E)-相对偏差(RD),其中信息熵为融合图像的信息熵,是基于信息量的评价;相对偏差为融合图像与原多光谱图像之间的相对偏差,是基于光谱性能的评价。为搜索最优的加权系数,粒子群优化算法的参数设置如下:c1为0.01,c2为0.02,惯性权重ω为0.02,种群大小为20,最大迭代次数为600。

3 高频系数融合规则
高频系数反映源图像的细节信息,主要包含边缘、纹理、亮线和区域等特征信息,而单一的图像像元不能很好地表征这些特征信息,因此需要结合多源图像对应像元之间的关系进行综合考虑与分析,通过这一区域特征的多个像元来进行表征和体现。高频系数融合的目的是在保持较优的光谱特性的基础上更多地保留原全色图像的空间细节信息。本文参考文献[19] 对高频系数采用基于区域结构相似度的融合规则进行融合的思想,在此基础上利用粒子群优化算法的全局寻优能力寻找出区域结构相似度的最优阈值p来进行高频系数的融合,融合规则如下。

(1)利用粒子群优化算法寻找高频系数间结构相似度的最优阈值p,以确定高频系数融合的方式。在本文提出的算法中,以融合图像和全色图像之间的结构相似度(SS)作为目标适应度函数,通过粒子群优化算法迭代寻找结构相似度最大时的阈值p,再采用基于区域结构相似度的融合规则进行融合。粒子群优化算法的参数设置如下:c1为0.01,c2为0.02,惯性权重ω为0.6,种群大小为20,最大迭代次数为300。
(2)对高频方向子带进行窗口运算,计算它们对应区域的结构相似度,并记录相似度的值。
(3)若相似度小于p,则采用标准差最大原则进行融合,公式为:
若相似度大于p,采用以下加权融合规则,公式为:
其中,std表示邻域窗口内系数标准差;j表示分解层次,j=1,…,J;k表示第j层的各个方向,k=1,…,2lj;SSIMjk(fpan,fmul-i)为fpan和fmul-i对应区域的结构相似度;E1jk和E2jk分别为fpan、fmul对应区域的权值。

当两幅源图像对应区域的结构相似度小于最优阈值p时,说明图像相关性较小,采用区域方差最大的融合方式可以尽可能多地增加融合图像的细节信息;当两幅源图像的对应区域的结构相似度大于阈值最优p时,说明两幅图像相关性较大且比较相似,采用加权平均融合方式可以更多地保留源图像所共有的区域结构特征。两幅图像X、Y的结构相似度定义如下:

其中,mX和mY分别表示图像X、Y的均值;σX2和σY2分别表示图像X、Y的方差;βXY表示图像X、Y的协方差;L(X,Y)、C(X,Y)和S(X,Y)分别表示图像X、Y的亮度、对比度、结构比较;C1、C2、C3为小的常数,以避免式中分母为零时出现不稳定现象。

⛄二、部分源代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clc;
clear;
close all;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% 加载图像和预处理步骤
addpath QuickBird_Data %% 数据集路径
load PAN; %% 加载 PAN 图像
load MS; %% 加载 MS 图像

%% 使 PAN 和 MS 数据准备好进行处理
MSWV_db = double(MS);
PANWV_db = double(PAN);
MS_ORG = double(MS);

%% 调整大小，将 MS 数据上采样到 PAN 的大小

MSWV_US = imresize(MSWV_db, 1/4, ‘bicubic’);
MSWV_US = imresize(MSWV_US, 4, ‘bicubic’);
MSWV_DG = MSWV_US;
PANWV_DS = imresize(PANWV_db, 1/4, ‘bicubic’);
PANWV_US = imresize(PANWV_DS, 4, ‘bicubic’);

%% 分离光谱带

R = MSWV_US(:,:,1);
G = MSWV_US(:,:,2);
B = MSWV_US(:,:,3);
NIR = MSWV_US(:,:,4);

%%数据规范化

for i=1:size(MSWV_US,3)
bandCoeffs(i) = max(max(MSWV_US(:,:,i)));
MSWV_US(:,:,i) = MSWV_US(:,:,i)/bandCoeffs(i);
end

P = PANWV_DS;
panCoeff = max(max§);
P = P/panCoeff;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% 问题定义
CostFunction=@(x) ERGAS_Index(x); % 成本函数

nVar = 4; % 决策变量的数量

VarSize = [1 nVar]; % 决策变量矩阵的大小

VarMin = 0; % 变量的下界
VarMax = 1; % 变量的上限

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]谷志鹏,贺新光.Contourlet变换与粒子群优化相耦合的遥感图像融合方法[J].计算机科学. 2016,43(S2)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰