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随着CBERS-02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据在各个领域的广泛应用,两者相差较大的空间分辨率给图像融合带来难题。在对改进型的IHS变换、主成分变换、Brovey变换、GS变换等融合算法分析的基础上,利用02B星数据进行融合试验,并对试验结果进行定性与定量评价,结果表明:①Brovey变换融合效果较差;②在影像的阴影区域,改进型的IHS变换融合结果存在光谱失真;③PCA变换光谱保真较好;④GS变换无论是统计结果还是图像的色彩和清晰度都明显优于上述三种方法。 相似文献
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为寻求更加适合与CBERS-02B星HR数据融合的多光谱数据及融合方法,应用PCA、Brovey、SVR、IHS 4种变换方法,分别将CBERS-02B星HR数据与CBERS-02BCCD、ASTER、ALOS的多光谱数据进行融合,从光谱和空间信息两个方面对融合效果进行分析。结果表明:①CBERS-02B星HR数据与ALOS多光谱数据的融合图像质量高于其他两种组合,其中IHS变换法融合图像空间细节及光谱信息保持度最高,色调鲜明,地物可辨别能力强;②ASTER、CBERS-02BCCD参与融合时,SVR变换法比较适合;二者相比较ASTER数据参与融合质量较高;③CBERS-02B星HR数据与ALOS和ASTER多光谱匹配度高,在CBERS-02B星HR数据的使用过程中应尽量寻求其他来源的多光谱数据进行融合。 相似文献
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基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合 总被引:10,自引:0,他引:10
针对多光谱图像与金色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与金色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像。实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力。 相似文献
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资源一号02C与Landsat8影像融合方法对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对以往关于资源一号02C和Landsat8卫星影像数据融合的研究不足的问题,该文利用前者在空间分辨率上高于后者、后者具有前者所不具有的光谱信息这一特性,选取主成分变换法、比值变换法、色彩变换法、高通滤波法和超分辨率贝叶斯法5种融合方法,分别对两种数据本身及数据间进行融合,并利用定性与定量的方法对融合结果进行评价,得出:资源一号02C星全色波段与多光谱波段数据融合结果中高通滤波法与超分辨率贝叶斯法效果较好,Landsat8OLI全色波段与多光谱数据融合结果中高通滤波法效果最好,资源一号02C星全色波段与Landsat8OLI多光谱数据融合结果中高通滤波法效果最好。 相似文献
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为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量, 提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation,
GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximum a Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS 变换,
由多光谱图像得到强度分量; 其次针对强度分量和全色图像, 通过MAP 构建高分辨率图像的成像模型, 采用最速下
降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像; 进而依据GIHS 变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS 卫
星、Quickbird 卫星的多光谱图像和全色图像为例, 进行融合算法验证, 并与GIHS 融合算法、传统的小波变换融合
算法、小波变换结合IHS 变换的融合算法等进行比较分析, 实验表明, 新的融合方法具有更好的融合效果。 相似文献
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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。 相似文献