遥感影像融合质量评价方法研究

在多源遥感影像融合中,融合技术的千差万别使得融合方法对影像质量起着关键作用。如何准确地评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文通过主观评价和客观评价法对遥感影像融合的质量进行了探讨,利用Matlab系统分析了遥感影像融合中的评价指标,对PCA、IHS和Brovey融合法进行了对比分析。     

结合自适应PCNN的非下采样剪切波遥感影像融合

为解决全色与多光谱遥感影像融合中脉冲耦合神经网络参数不能自适应调节问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络模型(PA-PCNN)和保持能量属性(EA)融合策略相结合的非下采样剪切波变换(NSST)的遥感影像融合方法:①通过提取多光谱影像YUV颜色空间变换的Y亮度分量并与全色影像进行NSST变换,获得高频系数和低频系数.②针对低频子带系数,采用EA法进行融合;针对高频子带系数,通过PA-PCNN模型得到的最优参数,以确定最优的PCNN模型,进而实现高频子带系数的融合.③将NSST和YUV进行逆变换得到融合影像.本文选取空间频率、相对无量纲全局误差、相关系数、视觉信息保真度、基于梯度的融合性能和结构相似度测量等6种客观评价指标对融合影像的光谱和空间细节评价,利用多组不同分辨率全色和多光谱遥感影像,通过与4种融合方法对比验证,结果表明本文方法在视觉感知和客观评价方面总体优于其他全色与多光谱遥感影像融合方法.     

不同遥感影像融合方法的质量评价

近年来,随着遥感技术的迅猛发展,多源遥感影像数据越来越多,有效利用这些海量遥感数据是遥感领域的一大热门话题,同时,对融合后的遥感影像进行质量评价使融合处理过程得到优化,也是影像融合中必不可少的一个重要环节。重点利用ERDAS软件,分别采用Brovey变换法、IHS变换法、高通滤波法以及主成分分析法对影像进行融合实验,并对融合后的影像进行主观评价;采用Matlab编写程序,提取了融合影像的定量评价指标均值、标准差、平均梯度、信息熵和相关系数,完成了对融合影像的客观评价;最后对融合后的遥感影像进行了对比分析,得出主成分分析法的影像在光谱保持特性上最好,Brovey法在信息量的保持和清晰度上都优于其他的融合方法,而通过IHS变换法的融合影像与原始影像的相关性最好的结论。     

基于MATLAB算法的遥感图像融合

遥感影像像素级融合是遥感信息分析与处理过程中非常有效的方法。文章通过分析3种主要的多源遥感影像融合方法特征和不足,运用MATLAB算法实现影像融合,并对融合成果结合主观目视和客观指标进行综合评价。经过实验表明,利用MATLAB影像融合算法融合取得了较好效果,且提高了影像处理效率。     

影像融合方法应用于西部地区地物提取优选分析

针对西北地区地物地区实际需求,首先,对Landsat-8 OLI影像数据进行彩色合成生成彩色合成影像,与Landsat-8 OLI全色波段影像分别利用HSV变换、PCA替换法、Brovey变换、Gram-Schmidt、Color Normalized(CN)变换等方法进行融合实验分析;其次,利用融合影像与高分辨率Google影像中在不同波段上进行二次融合实验分析,并采用定量客观评价法对融合结果进行评价,分析筛选适合该地区最优的影像融合方法。     

无人机影像融合技术研究及质量分析

无人机影像融合是综合利用影像的像元坐标以及像素级的灰度信息进行叠加融合处理,得到具有高空间分辨率和高光谱分辨率的影像,加深对同一事物或目标的更客观、更本质的认识。本文研究了遥感影像融合的概念、流程及层次划分,重点研究了CN法融合、HSV变换法融合、Gran-Schmidt融合、主成分分析法融合4种像素级融合方法的基本原理,对无人机影像进行融合研究,利用IDL编程语言开发了质量评价系统对从客观方面对无人机影像融合效果进行评价,计算了影像融合后的各项指标参数,并进行了质量评价试验,对比分析了影像融合结果。     

QuickBird遥感影像融合及在小流域土地利用调查中的应用研究

应用HIS变换、主成分变换和Brovey变换等3种影像融合方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像进行融合,并利用标准偏差、相关系数和偏差指数等指标对融合效果进行定量评价;利用基于融合后的高分辨率影像对魏沟流域大比例尺土地利用的遥感调查进行了试验和研究。结果表明：主成分变换法的融合效果最佳;梯田、坡耕地和灌木林地分别占流域土地总面积的34．22％、16．42％和10．67％,是主要土地利用类型．     

多源遥感影像融合效果的定量评价研究

在分析总结当前常用的遥感影像融合结果定量评价方法的基础上,本文描述了亮度信息,清晰程度,光谱信息,信息量等定量评价参数,并编程实现了这些评价指标的计算。以航空SAR影像和Landsat TM多光谱影像融合作为实验数据,进行了基于Brovey变换,HIS变换和小波变换方法的影像融合,并对结果进行了定量评价分析。结果表明,所提出的定量评价参数能够较准确地反映影像融合情况,可为选择恰当的融合方法提供科学依据。     

WorldView-2遥感影像融合方法实验研究

针对一景WorldView-2全色影像和多光谱影像,分别利用基于高通滤波的融合算法、IHS变换融合算法、PCA变换融合算法、小波变换融合算法和ENVI Pan Sharpening融合算法进行影像融合,并利用定量评价指标进行定量化评价。试验表明,Pan Sharpening算法最为理想。     

基于Matlab的图像融合方法及性能评价

基于Matlab强大的图像处理工具箱函数,用加权平均法、拉普拉斯金字塔变换法、小波变换法对图像进行融合,然后用客观评价法中的相应评价指标对其融合结果进行质量评价。实验表明,小波变换法的图像融合效果最好。     

Pleiades-1卫星影像的图像融合方法研究

图像融合可以提高原始图像的质量、增加可视性效果、充分挖掘影像特征,为影像后期的深入分析提供数据支撑,但现有与Pleiades-1卫星影像有关的图像融合方法还甚为少见。因此,本文以遥感处理软件(ENVI4.8)为处理平台,采用该软件自身提供的HSV,Brovey,PC,Gram-Schmidt,Color normalized,PAN Sharpening变换6种融合方法对Pleiades-1卫星影像进行融合处理,经主观评价和定量评价后可以看出,Gram-Schmidt变换能明显提高原始图像的质量,融合后的效果最好,因此Gram-Schmidt变换是Pleiades-1卫星影像最佳的融合方法。     

一种基于IHS圆柱变换模型的影像融合质量综合评价方法

影像融合在遥感影像分析和处理中有着广泛的应用,而针对影像融合的质量评价亦已成为国内外的研究热点.在现有的融合评价算法中,大部分定量评价指标没有统一的评价基准,无法同时对融合影像的空间特性和光谱特性这一对矛盾特性进行综合评价.本文采用与传统方法不同的思路,在分析常用融合模型的基础上,经理论推导得到一种“基于IHS圆柱变换...     

多源高分辨率遥感影像智能融合

本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。     

ETM与SPOT影像融合方法比较和评价——以庐山及其周边区域为例

高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日LandsatETM＋与2009年5月6日SPOT5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,HIS变换,改进的HIS变换,高频调制融合法（频域采用Butterworth滤波器．指数滤波器）,HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram—Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Grain—Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的HIS变换,BWO高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的HIS变换,BWO高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。     

ALOS全色与多光谱影像融合方法比较

多源遥感影像融合能够综合利用多源遥感数据的优势,获得比单一数据更客观、更丰富的信息。以ALOS高分辨率卫星影像为例,选取包含不同地物的子区,分别应用不同的影像融合方法进行了融合实验,结果表明对于同一数据源,影像融合方法不同,其影像融合质量存在差异;同时研究区域包含的地物类型不同,最适宜的影像融合方法也不同。     

遥感图像相关性及其熵计算

针对新一代遥感图像辐射分辨率提高的情况,设计了计算双字节联合熵的算法,讨论了量化级数对信息熵计算的影响,并考虑信源的记忆性质,对多波段图像讨论削减像元之间相关性及多波段间相关性的方法,进而对接近无记忆信源的图像数据进行联合熵的计算和分析,取得更为合理的评价结果.所发展的方法适用于多波段影像融合中最适宜的波段选择和质量评估.     

南极区域遥感影像融合处理质量评价研究

南极是地球上对全球气候变化最敏感、响应最迅速的区域之一,针对南极冰盖变化的监测对很多领域有着十分重要的意义。本文针对南极区域选取MODIS与Land—sat ETM＋两种遥感影像,通过ENVI遥感平台,利用包括WAVELET变换法、PCA变换法、BROVEY变换法和HPF变换法等4种影像方法进行融合,并选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,对融合后的影像进行评价。得出结论：ETM＋影像WAVELET算法融合效果最好,而对于Modis影像PCA算法融合效果最好,两种卫星影像对不同尺度的监测都有着各自的优势。     

影像融合效果的质量评价研究

本文对常用的影像质量评价方法进行了系统研究,在归纳常用的影像质量定量评价指标的基础上,给出了不同融合目的和融合方法下的质量评价方案。     

基于支持向量机的SPIN－2影像与SPOT－4多光谱影像融合研究

遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一。针对高分辨率遥感数据SPIN-2(2m)与多光谱遥感数据SPOT-4(20m)的影像融合，提出了基于支持向量机(SVM)的遥感影像融合的新方法。建立了基于SVM的遥感影像融合模型，并进行了分类融合实验，实验效果较好。最后给出了分类融合评价。结果表明，支持向量机可用于遥感影像融合，且分类融合精度较高。     

CBERS-02B星数据融合方法评价

CBERS—02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据空间分辨率相差较大，给图像融合带来一定困难。在对IHS变换、主成分分析变换、Brovey 变换、GS变换等融合算法分析的基础上，利用02B星数据进行了融合试验。通过对试验结果的目视评价与定量分析发现，PC变换和GS变换方法融合图像纹理信息较清晰，光谱保真度较好。在GS变换融合中，可利用02B星CCD相机第5波段模拟GS变换的低分辨率输入，融合结果统计值优于PC变换。