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2022年7月12日，中国石油学会标准化工作委员会（CPSI）与IHS在北京举行谅解备忘录签约仪式，中国石油学会副理事长兼秘书长于明祥出席并致辞，标准化工作委员会主任委员杜吉洲与IHS亚太区销售总监沈文彬签署谅解备忘录。
AN IMPROVED IHS IMAGE FUSION METHOD WITH HIGH SPECTRAL FIDELITY
remote sensing image fusion histogram match IHS
2015/12/31
Image fusion is a critical issue for remote sensing, and many algorithms have been developed. Image quality assessment of fused image might provide comparison between fusion methods, but the conclusio...
AN IMPROVED IHS FUSION METHOD FOR MERGING MULTI-SPECTRAL AND PANCHROMATIC IMAGES CONSIDERING SENSOR SPECTRAL RESPONSE
image processing sharpening image fusion intensity-hue-saturation (IHS) transform spectral response
2015/12/31
While many remote sensing and GIS applications require both the spatial resolution and spectral resolution be high, image fusion, or in other words, image sharpening, is a useful technique. To date, n...
DATA FUSION USING IHS TRANSFORMATIONS FOR EXPLORING ORE DEPOSITS IN NORTHEASTERN PART OF THE SAHARAN METACRATON
Data Fusion IHS Transformations Landsat TM RADARSAT-1 Saharan Metacraton
2015/12/31
The main objective of the remotely sensed data fusion is to create an integrated composite image of improved information and enhanced interpretability. This data have geospatial details about earth’s ...
THE PROBLEM OF THE IHS METHOD WHICH EXISTS IN THE QUICK-BIRD IMAGE FUSION AND THE IMPROVEMENT OF IT
Quick-Bird Image Fusion Ihs Transform Visual-Pan Band Method Linear Weighted Matching
2015/12/26
Against the Spectrum distortion problem of the IHS method which exists in the Quick-Bird data fusion, the paper proposes visualpan band method and Linear weighted matching two methods to improve it, p...
A NOVEL IHS-GA FUSION METHOD BASED ON ENHANCEMENT VEGETATED AREA
Pan sharpening IHS-GA method Enhance Vegetated area
2016/1/15
Pan sharpening methods aim to produce a more informative image containing the positive aspects of both source images. However, the pan sharpening process usually introduces some spectral and spatial d...
鲁棒主成份分析与IHS变换相结合的卫星图像融合
图像融合 鲁棒主成份分析(RPCA)变换 IHS变换 主成份分析(PCA)变换
2015/12/26
由于传统的主成份分析(PCA)和IHS卫星图像融合方法会产生光谱信息损失和特征细节失真等现象,本文提出一种基于鲁棒PCA(RPCA)和IHS变换相结合的卫星图像融合方法。首先,对多光谱图像进行IHS变换,使其从RGB空间变换到IHS空间;对其中的I分量进行RPCA变换得到低秩矩阵L0和稀疏矩阵S0,并利用直方图匹配把全色图像匹配到L0分量上。然后,用匹配后的全色图像替换L0分量进行RPCA反变换。...
基于独立成分分析和IHS变换域的灰度可见光和红外图像融合
独立成分分析 亮度-色度-饱和度 红外和可见光 图像融合
2014/3/19
针对灰度可见光和红外图像的融合图像缺乏色彩信息、图像的高阶信息在变换域中统计独立性不足的缺陷, 提出一种基于独立分量分析和IHS (亮度-色度-饱和度) 变换域的融合方法. 该方法利用IHS 变换域能够有效分离图像亮度分量和彩色信息的优势, 对灰度可见光图像建立灰度图像的彩色传递模型. 利用各分量的独立性进行基于独立分量分析和IHS 变换域的图像融合, 并得到最终的彩色融合图像, 使融合图像更加符...
基于独立成分分析和IHS变换域的灰度可见光和红外图像融合
独立成分分析 亮度-色度-饱和度 红外和可见光 图像融合
2014/3/31
针对灰度可见光和红外图像的融合图像缺乏色彩信息、图像的高阶信息在变换域中统计独立性不足的缺陷, 提出一种基于独立分量分析和IHS (亮度-色度-饱和度) 变换域的融合方法. 该方法利用IHS 变换域能够有效分离图像亮度分量和彩色信息的优势, 对灰度可见光图像建立灰度图像的彩色传递模型. 利用各分量的独立性进行基于独立分量分析和IHS 变换域的图像融合, 并得到最终的彩色融合图像, 使融合图像更加符...
Remote Sensing Image Fusion Based on Discrete Fractional Random Transform for Modified IHS
Discrete fractional random transform IHS, Remote sensing Image fusion Pan-sharpening
2014/4/24
The traditional IHS fusion, as a spatial domain method, mostly achieves the good spatial quality but the spectral distortion. The
discrete fractional random transform (DFRNT) fusion, as a transform ...
针对灰度可见光与红外图像的融合问题，提出了一种基于非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)和IHS变换域的自适应融合方法。该方法利用IHS变换域的有效分离图像亮度信息和光谱信息的优势，对灰度可见光图像进行彩色传递并得到亮度、色调、饱合度(intensity hue saturation, IHS)三个分量的值；然后通过NSCT变换分别...
基于非负矩阵分解和ＩＨＳ颜色模型的偏振图像融合方法
光学偏振 图像融合 非负矩阵分解 ＩＨＳ颜色模型
2011/4/18
针对传统偏振图像伪彩色融合方法存在的不足，提出了一种基于非负矩阵分解和ＩＨＳ（ＩｎｔｅｎｓｉｔｙＨｕｅＳａｔｕｒａｔｉｏｎ）颜色模型的图像融合方法．首先将偏振信息解析得到的各偏振参量图像作为原始数据集进行非负矩阵分解，得到三幅特征基图像，这些特征基图像包含了场景的大部分偏振信息；然后将三幅特征基图像经直方图匹配之后，分别映射到ＩＨＳ颜色模型的三个颜色通道，最后变换到ＲＧＢ颜色空间，得到融合后的图像...
针对IHS变换在QuickBird数据融合中存在的光谱扭曲问题，提出了利用Visual-Pan波段和线性加权匹配两种方法进行改进
，并给出了Visual-Pan波段方法中系数α的最佳取值范围，以及线性加权匹配融合图像的空间特征与光谱特征达到最佳效果时Pan
权值(wPan)和I权值(wI)的最佳取值。结果表明，对于Visual-Pan方法而言，当0.2＜α＜0.25时，可以获得非常好的融合效果...
基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用
图像融合 小波包变换 最优树变换
2009/11/23
探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题，分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法，提出了基于最优树分解的融合方法。此方法首先将多光谱图像进行IHS变换，然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解，再进行融合，最后进行IHS 逆变换得到融合图像。此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果，而且兼顾了客观上熵最大的原则。