一种改进的弱光谱畸变PCA融合方法

针对用PCA融合方法进行高光谱遥感影像和高分影像融合会出现一定程度的光谱失真问题,提出了一种改进的弱光谱畸变PCA融合方法。采用NCUT(normalized cut)影像分割算法,将复杂的高光谱遥感影像对象化, 增加融合样本的线性可分性, 从而削弱传统PCA融合产生的光谱畸变;运用图论和聚类理论生成表达像素间相似度的权重矩阵和若干掩膜,并用这些掩膜切割高光谱影像与高分影像,再分别融合其对应匹配的子区域对象,最后将所有子区域融合结果拼接成一幅影像。使用Hyperion高光谱数据和Rapid Eye高分影像进行实验,结果表明：该方法在保证融合结果空间分辨率提升和纹理信息不变的前提下,光谱保真能力优于传统的PCA融合方法。     

一种可实时化的多光谱图像融合系统

在多光谱摄影和光电成像技术基础上，本文提出了一种可实时化的多光谱图像融合系统。与多光谱摄影相比，不仅可实现多光谱实时化摄像，而且光谱响应进一步向近红外延伸，并引入图像处理技术。实验表明：这种技术对于增加系统的识别能力具有明显的作用，可进一步构成不同用途的新型多光谱图像融合系统。     

基于改进Swin transformer的遥感图像融合方法

针对现有基于transformer的方法未能充分融合遥感图像多尺度特征的问题,提出一种多光谱-全色融合网络。在融合网络中嵌入一个基于改进Swin transformer的多尺度窗口自注意力模块,在关注全局空间特征的同时,充分融合不同尺寸的特征信息,从而最大程度地保留光谱和空间结构信息。通过不同层级特征的跳跃连接,解码网络预测出原始多光谱图像缺失的纹理部分,最终使用细节注入模型恢复出目标图像。为了提升融合效果,在损失函数中加入了光谱损失和空间结构损失。与其他方法相比,本文提出的方法在WorldView-4、QuickBird和WorldView-2三种卫星数据集的主观视觉效果最好,相比于性能第二的方法,本文方法在三种数据集的相对全局误差指标分别减小了11.99%、0.4%和3.43%。     

基于双分支U形Transformer的遥感图像融合

为解决现有遥感图像融合方法不能充分提取和利用全局上下文特征,而造成光谱和空间信息丢失的问题,提出基于双分支U形Transformer的遥感图像融合方法。首先将多光谱和全色图像分割成图像块,每个图像块的光谱和空间信息被嵌入到一个向量中,形成块嵌入向量序列。接着,多光谱图像和全色图像的嵌入向量序列被分别送入Transformer编码器的两个分支以提取两张图像的多级全局特征表示。在编码过程中,通过多个跳跃连接,不同层级的全色图像表示被注入到多光谱图像表示中进行融合。最终,Transformer解码器利用特征压缩和块扩张层消除冗余特征并从多级融合表示中逐渐恢复出高分辨率融合图像。在三种不同卫星数据集上的实验表明,所提方法得到的融合图像相比于其他融合方法主观视觉效果较好,且客观评价指标更优。     

基于RBF神经网络的图像融合复原方法研究

提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的多通道图像数据融合复原方法,研究了该方法在多光谱图像复原上的应用.将软竞争学习策略和自适应调整隐节点相结合对网络进行优化训练.利用多光谱卫星图像数据,对所提出的方法进行仿真实验.实验结果表明：该融合复原方法提高了复原图像的质量;改进后的学习算法能够保证学习准确度和较短的训练时间;实验还表明RBF神经网络的多通道复原和单通道复原、传统的维纳滤波及最大后验概率方法相比,在改善图像像质上具有明显的优越性.     

一种多重图像融合系统的电配准技术

在多光谱实时图像融合实验系统的基础上,提出一种实现图像融合系统中非共轴光学系统微小量配准的电子学方法,讨论了配准原理、所采用的技术方案及系统实现的技术途径。在机械粗配准之后,系统可快速实现系统微小量的配准功能     

一种自适应的多光谱图像与全光图像融合新方法

对于不同多光谱图像与全光图像的融合,目前一些融合算法在光谱信息和分辨率上不能同时得到较好的融合效果.针对这一问题,提出一种新的自适应图像融合方法.实验结果表明,该方法不仅能够较好地保留融合图像的光谱信息和提高空间分辨率,而且具有较强的自适应性.     

一种新的全色图像与光谱图像融合方法研究

给出了一种新的综合伪彩色映射技术和小波变换理论的图像融合方法,并将其应用于全色图像和光谱图像的融合中.通过提取两个不同谱段光谱图像的共有信息和特别信息,并进行伪彩色映射融合,来增强目标与背景的对比度.同时将伪彩色映射融合后的图像进一步用IHS变换提取空间信息,在小波变换框架下将其与全色图像进行融合以提高目标的边缘细节信息,使所获得的融合结果不仅包含丰富的光谱信息的同时还具有较高的空间分辨率.仿真图和评价指标表明,该算法在增强目标与背景的对比度以及保留目标信息等方面具有较强的优势.     

光电传感器在战场侦察车上的应用与发展

通过对国内外战场侦察车光电传感器资料及实物的查阅和调研，并通过总结几十年的工作和设计经验，论述了战场侦察车上光电传感器在未来数字化战争中的作用和地位。对国外传感器系统在侦察车上的应用状况进行了分析，着重对各种传感器进行分析与比较，并对多光谱技术、多传感器的图像融合技术以及桅杆的应用和要求提出看法。最后对我国光电传感器在战场侦察车上的应用与发展提出了建议。     

结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合

为了提高多光谱图像的空间分辨能力的同时更大程度地保持光谱信息,提出了结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法.多元经验模态分解解决了传统的基于单变量经验模态分解的遥感图像融合方法中多光谱图像的亮度分量和全色图像分解出的子图像频率不匹配导致融合图像空间细节信息缺失问题,加权最小二乘滤波器可以精确地估计出源图像的低频信息继而得到高频信息,减小了传统的经验模态分解方法估计的高频信息中混有低频成分而导致的光谱失真问题.将两者的优点结合,采用不同的融合规则得到的融合图像在空间细节和光谱信息的保持度较好.选取多组不同卫星数据进行仿真实验,并与结合多元经验模态分解和àtrous小波变换的方法以及基于加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法等方法进行比较,实验结果表明本文方法在光谱质量和空间分辨率方面都取得了很好的性能.