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许辉熙 《测绘与空间地理信息》2009,32(6):11-14
目前,高分辨率全色遥感影像和低空间分辨率的多光谱遥感影像融合是影像融合技术应用的主流.EN-VI 4.4遥感影像处理软件影像融合处理的工具--SPEAR提供了PCA变换、Gram-Schmid变换、Brovey变换和HSV变换4种专门用于全色与多光谱遥感影像融合的算法.以ETM+全色与多光谱遥感影像融合为例,选择熵、偏差和相关系数3个定量指标,对采用4种融合方法得到的影像进行评价.经综合评价和比较,实验的4种影像融合算法中,Gram-Schmidt变换效果最好. 相似文献
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传统的HSV变换融合法是一种十分常见的遥感图像融合方法,该方法虽然可以提高图像的空间分辨率但会导致光谱信息的严重丢失,不适用于对高光谱影像的融合。而小波包变换是一种优于小波变换的多尺度多分辨率变换方法,基于小波包变换的图像融合技术允许对不同频带的图像采用不同的融合规则从而很好地保留图像的频谱信息。本文采用一种将HSV变换与小波包变换(Wavelet packet transform,WPT)相结合的融合方法对高空间分辨率影像和高光谱影像进行融合并对融合结果进行二进制编码监督分类,最后与传统的PCA变换融合法及Gram-Schmidt融合法在图像信息和光谱特征两个方面进行比较。结果表明,本文所采用的方法不仅可以提高融合图像的空间分辨率,并在地物的波谱特征保持和信息识别方面效果良好。 相似文献
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IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合 总被引:8,自引:0,他引:8
本文针对低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合,提出了一种IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合方法。方法首先对多光谱影像作IHS正变换,得到亮度I、色度H和饱和度S三个分量:然后利用小波变换融合方法,融合多光谱影像的亮度分量与全色影像,并用融合后的影像替代多光谱影像的亮度分量;最后,利用IHS反变换得到新的多光谱影像。试验结果分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法,在增强融合影像的空间细节表现能力的同时,很好地保留了多光谱影像的光谱信息。 相似文献
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针对多光谱和高分辨率全色影像的融合,本文对IHS、HSV、lαβ等几种常见的基于色彩变换的融合方法进行了详细的介绍。通过对融合影像光谱损失的分析,改进了基于IHS变换的融合方法;通过实验对两组影像融合效果进行了全面的分析对比。实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保证影像的光谱质量。 相似文献
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利用小波变换对影像进行融合的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于小波变换可以对影像进行正交分解 ,而不丢失原来信号所包含的信息。提出了一种Wallis变换、小波变换和IHS变换相结合用于融合的方法 ,该方法可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率 ,同时保持原来多光谱影像的色调。 相似文献
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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. 相似文献
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Landsat7 ETM+影像的融合和自动分类研究 总被引:25,自引:0,他引:25
利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究,并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点,并具有最高的平均分类精度;MB变换具有最高的高频空间信息融人度;MLT变换也具有较高的分类精度;只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明,源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差,所以能够明显地提高影像的自动分类精度。 相似文献
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Image fusion techniques integrate complimentary information from multiple image sensor data such that the new images are more
suitable for the purpose of human visual perception and computer based processing tasks for extraction of detail information.
As an important part of image fusion algorithms, pixel-level image fusion can combine spectral information of coarse resolution
imagery with finer spatial resolution imagery. Ideally, the method used to merge data sets with high-spatial and highspectral
resolution should not distort the spectral characteristics of the high-spectral resolution data. This paper describes the
Discrete Wavelet Transform (DWT) algorithm for the fusion of two images using different spectral transform methods and nearest
neighbor resampling techniques. This research paper investigates the performance of fused image with high spatial resolution
Cartosat-1(PAN) with LISS IV and Cartosat-1(PAN) sensor images with the LISS III sensor image of Indian Remote Sensing satellites.
The visual and statistical analysis of fused images has shown that the DWT method outperforms in terms of Geometric, Radiometric,
and Spectral fidelity. 相似文献
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一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法 总被引:20,自引:2,他引:18
多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率. 相似文献
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Pece V. Gorsevski Paul E. Gessler 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2009,64(2):184-192
Flexible and cost-effective tools for rapid image acquisition and natural resource mapping are needed by land managers. This paper describes the hardware and software architecture of a low-cost system that can be deployed on a light aircraft for rapid data acquisition. The Hyperspectral and Multispectral Cameras for Airborne Mapping (HAMCAM) was designed and developed in the Geospatial Laboratory for Environmental Dynamics at the University of Idaho as a student-learning tool, and to enhance the existing curriculum currently offered. The system integrates a hyperspectral sensor with four multispectral cameras, an Inertial Navigation System (INS), a Wide Area Augmentation System (WAAS)-capable Global Positioning System (GPS), a data acquisition computer, and custom software for running the sensors in a variety of different modes. The outputs include very high resolution imagery obtained in four adjustable visible and near-infrared bands from the multispectral imager. The hyperspectral sensor acquires 240 spectral bands along 2.7 nm intervals within the 445–900 nm range. The INS provides aircraft pitch, roll and yaw information for rapid geo-registration of the imagery. This paper will discuss the challenges associated with the development of the system and the integration of components and software for implementation of this system for natural resource management applications. In addition, sample imagery acquired by the sensor will be presented. 相似文献
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结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高光谱影像谐波分析融合(HAF)算法在影像融合时不顾及地物光谱曲线整体反射率这一缺陷,提出了结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合(GSHAF)改进算法。GSHAF算法可在完全保留融合前后像元光谱曲线波形形态的基础上,将高光谱影像融合简化为各像元光谱曲线的谐波余相组成的二维影像与高空间分辨率影像之间的融合。它是在原始高光谱影像光谱曲线被谐波分解为谐波余项、振幅和相位后,首先将其谐波余项与高空间分辨率影像进行GS变换融合,这样便可有效地修正融合后像元光谱曲线的反射率特征,随后再利用该融合影像与谐波振幅、相位进行谐波逆变换,完成高光谱影像谐波融合。本文最后利用Hyperion高光谱遥感影像与ALI高空间分辨率影像对GSHAF算法进行可行性分析,再以HJ-1A等卫星数据对其进行普适性验证,试验结果表明,GSHAF算法不仅可以完全地保留光谱曲线波形形态,而且融合后影像的地物光谱曲线反射率更接近真实地物。 相似文献
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QuickBird satellite imagery acquired in June 2003 and September 2004 was evaluated for detecting the noxious weed spiny aster [Leucosyris spinosa (Benth.) Greene] on a south Texas, USA rangeland area. A subset of each of the satellite images representing a diversity of cover types was extracted and used as a study site. The satellite imagery had a spatial resolution of 2.8 m and contained 11-bit data. Unsupervised and supervised classification techniques were used to classify false colour composite (green, red, and near-infrared bands) images of the study site. Imagery acquired in June was superior to that obtained in September for distinguishing spiny aster infestations. This was attributed to differences in spiny aster phenology between the two dates. An unsupervised classification of the June image showed that spiny aster had producer's and user's accuracies of 90% and 93.1%, respectively, whereas a supervised classification of the June image had producer's and user's accuracies of 90% and 81.8%, respectively. These results indicate that high resolution satellite imagery coupled with image analysis techniques can be used successfully for detecting spiny aster infestations on rangelands. 相似文献
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提高中巴卫星IR MSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法 总被引:3,自引:1,他引:3
介绍一种提高中巴资源卫星IRMSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法。通过计算低分辨率图像上每一个像元对应的高分辨率图像上一组子像元的平均亮度值及二者之差,将该差值与高分辨率图像上相应子像元亮度求和,形成新的图像。该图像具有高分辨率图像的空间细节,又具有低分辨率图像的光谱信息,从而实现融合图像信息保真。试验表明,光谱保真融合方法可以在不改变光谱信息的前提下提高IRMSS图像的空间分辨能力,是一种新的简单实用的数据处理方法。 相似文献