基于小波的影像融合方法研究

影像融合技术作为一种数据整合技术,能够整合不同影像中高空间分辨率和高光谱分辨率信息,因其能明显改善影像的显示效果,因而被广泛的应用于遥感图像处理中。传统的HIS变换、主成分分析、Brovey变换虽然对于影像的质量能起到一定改善的作用,但由于其自身的算法的原因,还存在许多不足。采用小波HIS、小波PCA变换等方法进行了新的融合方法的有益尝试。以IKONOS 2的1 m和4 m分辨率影像数据为实验数据,对比了小波融合方法与传统融合方法,实验结果显示小波方法在定性和定量方面都有明显优势。文中还讨论了对融合后影像质量的多种定量评价方法。     

基于Photoshop的遥感影像融合

随着遥感技术的日益发展,对所获取的遥感海量数据的处理要求也越来越高。因此,本文以Photoshop软件为操作平台,通过HIS变换来实现遥感影像的影像融合研究。     

像素级图像融合方法

图像融合是获取图像综合信息的有效技术手段。针对3种像素级图像融合方法,文章对其原理和处理流程进行介绍,并从光谱保持性和处理性能两方面分析融合方法的优缺点。在真实遥感图像上的融合结果表明,3种方法的融合图像空间分辨率和光谱信息量都有了明显提高;IHS和小波融合方法的光谱保持性优于Brovey融合方法;小波融合方法的处理灵活。     

基于非下采样剪切波变换的国产高分遥感影像融合

针对高分遥感影像融合存在影像间相关性差、融合亮度差异明显的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的国产高分全色与多光谱遥感影像融合方法。选取高分一号、高分二号和高分七号遥感影像作为实验数据,通过强度-色调-饱和度（IHS）提取多光谱影像的亮度分量;利用NSST算法对亮度分量和全色影像提取高频和低频信息,并充分考虑高频和低频之间的关系,设计有效的影像融合策略;最终采用IHS和NSST得到融合影像。与Brovey、Gram-Schmidt(GS)、Hue-Saturation-Value(HSV)、Co-occurrence filtering(COF)等方法对比验证,通过主观和客观评价相结合的方式对融合影像进行综合评价,结果表明所提方法是一种可行的遥感影像融合方法。     

基于PCA变换与HIS变换相结合的Landsat7遥感数据融合方法及其评价

图像融合的目的是通过数据间的复合,从而强调信息的优化,以突出有用的专题信息,消除或抑制无关的信息,改善目标识别的图像环境,从而增加解译的可靠性,减少模糊性,改善分类效果。本文在选择合适的波段组合的基础上,基于PCA变换与HIS变换相结合的融合方法,在尽可能保留光谱信息的同时,提高了图像的空间分辨率,利用信息熵、联合熵、光谱偏差指数等定量评价后,较传统的HIS变换和PCA变换融合方法有了较好的改进,提高了图像的判读和目视解译能力。     

一种基于整数小波变换的遥感影像融合算法

提出了一种IHS变换和整数小波变换相结合的遥感影像融合算法(IHS-IWT),并根据待融合图像的特点,选取了有效的融合策略.首先对中巴卫星多光谱影像进行IHS变换,然后对得到的亮度分量和Landsat ETM 高分辨率全色影像进行整数小波融合,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像.实验结果表明,与IHS变换等方法比较,该方法在较好的保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,并且具有较快的处理速度.     

基于超像素融合的遥感影像变化检测方法

以基于像素变化检测方法为基础,提出一种基于超像素融合的遥感影像变化检测方法.该方法主要包括以下步骤:首先对原始遥感影像进行两次超像素分割,生成像素级、超像素级和超像素级三个不同尺度的分割图,然后分别对每个分割图进行变化矢量分析,得到三个尺度的差分影像.分别对多个差分影像进行模糊C均值聚类,得到三个尺度变化与不变的隶属度...     

基于CNN的QuickBird遥感影像融合研究

为了充分利用QuickBird多光谱影像的光谱信息和全色影像的高空间分辨率信息,提出了一种基于细胞神经网络（CNN）的QuickBird多光谱和全色遥感影像融合方法.实验结果表明,相对于传统的影像融合算法,提出的方法具有更好的性能.     

基于支持向量值轮廓波变换的遥感影像融合

 本文研究基于支持向量值轮廓波变换的遥感影像融合.首先将支持向量值滤波器和方向滤波器组进行合理搭配,构造支持向量值轮廓波变换,该变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性.然后利用该变换对多源遥感影像进行多尺度、多方向、多分辨率分解,在不同的分解水平上利用基于区域能量和基于区域的轮廓波对比度方法进行融合.实验结果表明,利用该变换进行遥感影像融合时,能在不降低空间分辨率的情况下有效保留源影像的光谱信息.     

基于PCA 变换与小波变换的遥感图像融合方法

针对传统的PCA变换遥感图像融合技术会丢失部分多光谱遥感图像的光谱信息变量,从而造成光谱图像信息域的失真问题提出了基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法。该方法首先提出多光谱遥感图像信息域的各波段相关矩阵的特征值变量和特征向量域,对多光谱图像进行主分量的变换,继而求得各主分量变量;然后将非灰度图像与多光谱图像信息域的首个主分量做直方图信息变量的匹配,利用小波变换融合方法来实现多光谱图像信息变量的首个主分量与非灰度图像的融合,其多光谱图像的首个主分量被融合结果来替代; 最后对多光谱图像信息变量的3个主分量变量作逆主分量变换得到所需的最终融合图像信息域。仿真实验表明,该方法使最终融合的图像在多光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能均得到提高。     

基于小波变换的机载雷达测绘遥感影像信息数据融合方法

在融合机载雷达测绘遥感影像信息数据的过程中,由于原始机载雷达测绘遥感影像反馈信号在频域分布上具有多元化的属性,导致融合后影像的质量相对较低。为此,文章提出基于小波变换的机载雷达测绘遥感影像信息数据融合方法。该方法通过在小波变换设置了以频率为基准的窗口函数,并结合遥感影像反馈信号所处频域与频率函数状态之间的关系,建立了待分析遥感影像信号与频率窗内的高频频域分布参数之间的乘积关系,从而得到所需的信号频谱特性,在进行机载雷达测绘遥感影像信息数据融合阶段,结合遥感影像反馈信号与有限区域范围之间的关系,对其进行适应性融合。测试结果表明,融合后影像在完整度、清晰度以及综合质量方面均处于较高水平。     

基于决策级融合的RX高光谱影像异常检测算法

对高光谱影像的RX异常检测算法进行了研究。针对RX算法中对高维数据局部背景协方差矩阵估计存在较大误差的局限性,提出一种基于决策级融合的RX算子高光谱影像异常目标检测算法。首先,对同一场景下的可见近红外数据和短波红外数据分别运用经典的RX算子进行异常检测,得到初步异常检测的目标判决。在此基础上,利用传感器获取信息的冗余性和互补性特性,结合基于规则的决策级融合方法,得到最终的RX异常检测判决结果。在实测高光谱数据上进行了实验仿真,验证了本算法的有效性。     

摄影测量与遥感的融合影像质量评价方法

摄影测量与遥感是一门科学、艺术和技术,主要采用无人操作的成像技术与其他传感器的协调合作,开展系统的观测记录,并且对观测的数据进行分析比对,进而得出有关于自然物体或者环境的真实信息。本文主要对融合影像的质量进行评估,融合影像质量的好坏对摄影测量与遥感的数据是否符合标准有着直接影响,评估所获得的影像是否达到标准要求。     

一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题,不同的应用可能对融合的结果有不同的要求．提出了一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法．该方法首先分别将高分辨率影像和多光谱影像进行小波分解,然后根据影像的特点,在小波域内进行影像融合,最后通过小波逆变换得到融合结果．通过引入可调节参数,该方法可以在细节保留和光谱保持两方面达到不同程度的平衡,在某些参数组合下,融合图像的目视效果和统计指标可以达到甚至超过传统的小波融合法、IHS变换和主成分变换融合法的效果．     

基于CPS的建筑环境数据级检测融合方法

针对建筑环境CPS数据级融合可靠性的问题,采用线性最小方差估计的方法对传统自适应加权融合算法进行改进,不仅减小了均方误差,而且使得融合结果可靠性更高。在数据融合前进行限幅处理,判断数据是否异常,对异常数据的加权因子进行配置处理,既提高了数据的筛选性,又保证了系统数据融合结果的可靠性。仿真实验表明了该方法的有效性。     

基于小波变换和遗传算法的遥感影像匹配方法的研究

该文提出了利用小波分析和遗传算法实现遥感影像的匹配,在对参考影像和目标影像进行小波分解的基础上,利用遗传算法优良的全局寻优特点先对低分辨率的遥感影像进行匹配操作,然后逐级上推,最终实现全分辨率情况下的遥感影像的匹配。实验结果表明,该算法不仅具有较高的匹配精度,而且具有较高的效率。     

基于特征级数据融合的遥感图像重构模式研究

基于图像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合.本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.本文最后通过融合实验验证了上述结论.     

基于双树复小波变换的自适应图像融合方法

双树复小波具有平移不变性、方向选择性、有限冗余等特点,用于图像融合,优于传统的小波变换方法。本文提出一种基于双树复小波变换的自适应图像融合方法,源图像复小波分解后低频采用PCA,高频采用区域能量算法。通过对可见光和红外图像的融合实验,结果证明了双树复小波的优势和所用融合算法的有效性。     

基于数据同化和粒子群优化算法的遥感影像融合

针对现有的基于色彩空间变换、基于统计以及基于多尺度分析等融合模型的建立主要依赖于经验,其参数选取存在主观性,基本上不能根据融合图像的后续使用目的进行自适应调整的问题,该文提出了一种基于数据同化和粒子群算法的遥感影像融合框架。此框架根据后续处理对影像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重,构造由影像各个属性评价指标的加权和所组成的目标函数,再利用粒子群算法优化目标函数从而获取合适的影像。一组实验以熵、平均梯度、标准方差、空间频率和结构相似性等定量指标验证了该框架的有效性。     

基于遥感影像的城市植被信息提取研究方法综述

针对目前利用遥感影像进行城市植被信息提取的研究现状,对面向对象方法的IKONOS影像、基于高光谱遥感技术、基于NDVI与原始波段组合的植被信息提取这三种方法的关键步骤进行描述、比较。