小波基及其参数对遥感影像融合图像质量的影响

IHS和小波变换结合的融合方法已成为多源遥感影像信息聚合的有效途径,但小波基与小波分解层数等参数对影像融合质量影响的很多细节需进一步研究。该文以SPOT遥感影像为数据,在Matlab软件环境下进行小波簇、不同序号小波基及分解层数的图像融合,用信息熵、平均梯度和标准偏差3指标对融合图像的质量进行评价。结论如下:第1层小波分解的融合图像质量差异不大;其余小波分解层数下融合影像的质量因小波基而异,如coif5s、ym5、dmey对小波分解层数不敏感,db1、bior3.1则具有分段响应的敏感特征,其中,rbio3.1在小波分解层数为4时,融合图像失真;不同簇的小波基对融合图像质量的影响也各异。结果表明,小波基等参数的选取直接影响到遥感影像融合的效果。     

基于DCT变换的多光谱与全色影像融合方法

针对IHS融合法的融合影像相对于原多光谱影像光谱扭曲严重、小波变换融合法运算量大的缺点,依据影像成像时传感器像素间的对应关系,提出应用遥感影像空间分辨率比值关系对影像进行分块,采用离散余弦变换与IHS变换相结合的融合方法进行多光谱影像与全色影像融合,以提高遥感影像的应用能力。仿真实验表明,该方法融合结果的光谱保持性与小波变换方法相近,均优于IHS变换融合影像,对全色影像空间信息集成能力稍弱,但计算效率明显改善,适合于对大数据量的遥感影像融合。     

基于灰色绝对关联度边缘检测的多源遥感影像加权IHS融合

鉴于IHS变换的融合影像存在光谱扭曲问题,而灰色关联度对图像边缘检测具有局限性,该文将基于灰色绝对关联度的灰色关联分析与IHS变换相结合进行影像融合。采用灰色绝对关联度检测高分辨率影像的边缘点和非边缘点,基于边缘信息确定高分辨率影像和IHS变换后的亮度分量在组合中的权值,最后通过IHS反变换实现影像加权融合。应用该算法分别对多源遥感影像进行融合处理,在提高空间分辨率的同时能够很好地保持多光谱影像的光谱信息,优于传统的IHS融合方法和基于灰色关联度的IHS融合算法。     

ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究

将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。     

城市景观遥感影像融合质量对小波基选取的响应

应用IHS和小波变换结合的融合算法时,小波基的选取是影响融合图像质量的关键,而且包含不同地物信息的影像融合质量对小波基的响应特征有待深入探讨。该文以SPOT全色和多光谱影像为数据源,选取大量高、低密度建筑城市景观影像样本,用信息量、平均梯度和偏差指数3个指标定量评价融合质量,分析不同小波簇下两类融合图像之间的质量差异。研究表明:融合质量与影像所含地物特征密切相关;相对于其它小波簇,rbioNr.Nd表现出较强的变异性;两类融合图像在各小波簇上的波动性差异明显,并呈分段特征;根据质量需求和具体景观特征影像,可以在分解层数固定的情况下选取最佳小波基,以获取高质量融合图像。     

一种光学遥感影像建筑区域自动提取方法

提出一种利用光学遥感影像自动获取建筑区域的方法。该方法利用基于结构张量的和算子、乘算子预计建筑区域的概率,按照融合规则将两种概率图融合,通过主动轮廓从融合的概率图中提取建筑区域。选取多幅ALOS影像对此算法进行试验分析,并与基于Gabor滤波法和Harris角点检测法进行比较。试验结果表明,与其他两种方法相比,该方法从光学遥感影像上自动提取建筑区域的结果具有更高精度。     

基于差值权重和快速傅立叶变换的“北京一号”卫星影像融合方法研究

提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法--DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合.该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在HIS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息.实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的HIS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合.     

基于像元级RS影像数据融合方法应用评价

遥感信息融合（Fusion）是目前遥感应用领域的一个热点问题。高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的遥感数据叠加，可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。融合中对同一地区长江流域秭归段的TM4、3、2多光谱和TM8高分辨率的遥感影像采用了IHS变换、分辨率（主成分分析）融合方法进行了数据融合，并对不同的融合方法所得到的融合影像进行目视和统计特征的分析与评价。     

基于双分支多尺度残差融合嵌套的SAR和多光谱图像融合架构与实验

基于深度学习融合合成孔径雷达(SAR)和多光谱(MS)图像的方法主要通过增加卷积层数量描述网络模型尺度,但未能提高算法对不同尺度空间细节特征的提取能力。该文设计双分支的多尺度残差融合嵌套连接网络架构(Double-branch Multiscale Residual-fusion Nested-connections Net, DMRN-Net),将融合任务划分为细节提升和光谱保持两部分：在细节提升分路中,将SAR和MS图像中的高频信息分别经过多深度特征提取层、多尺度残差融合网络层及嵌套连接解码器得到重建图像;在光谱保持分路中,通过融合上采样后的MS图像和细节提升分路结果,将光谱信息注入融合图像中,从而得出融合结果。通过DMRN-Net和传统算法以及普通双分支网络的对比实验表明,DMRN-Net在主观判断和客观评价上均取得较好的融合结果,能在保持光谱信息的基础上,进一步增加图像的空间细节信息,验证了DMRN-Net在图像融合领域的重要价值。     

基于低空摄影测量影像的特征点提取算子比较研究

影像匹配是低空遥感数据处理的核心步骤,而特征提取是影像匹配的基础。该文从兴趣算子的角度分析了摄影测量中几种主流特征点提取算法:Moravec算子、Forstner算子、SUSAN算子、Harris和SIFT算子,以角点类型较多的普通几何图形、卫星遥感影像和动力三角翼拍摄的低空遥感影像为数据,通过实验得到各算法的速度、精度、局限性和适应性。针对低空摄影测量影像,以重复率为指标定量比较和分析了各算法在抗噪、抗对比对变化、抗光照变化和抗旋转变化等方面的性能。实验结果表明,针对灰度信息丰富的低空遥感影像,SIFT算子具备尺度不变性,抗噪性最好,Harris算子提取速度最快,Forstner算子精度最高。实验结论为低空摄影测量影像处理提供了一种可行性方法。