全色/多光谱融合影像的MVG无参考质量评价

同时具有高空间分辨率和高光谱保真度的全色/多光谱融合影像具有广泛的应用前景.然而,一方面全色/多光谱融合方法通常会产生不同的空间畸变或光谱失真;另一方面,受卫星成像系统限制,无法获取真实高空间分辨率多光谱参考影像,因此,如何在无真实参考影像情况下有效评估融合影像质量具有重要意义.为此,本文提出了一种基于多元高斯模型(M...     

基于色彩变换的遥感影像融合研究

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。     

基于最小二乘拟合模型和PCA变换的影像融合

针对传统的PCA变换融合法,利用高空间分辨率影像与多光谱影像的线性相关特性,提出了一种基于最小二乘模型和PCA变换的影像融合方法,采用偏差指数、相关系数和信息熵三个指标,对融合结果进行了定量评价。试验结果表明,在提高了多光谱影像空间分辨率的同时,更好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

使用泊松方程插值方法进行遥感影像融合

以高空间分辨率的全色影像为引导,高光谱分辨率的多光谱数据作为已知条件,利用泊松方程插值方法对各个波段影像在空间维进行插值,最终得到的多光谱影像既具有原多光谱影像的光谱信息,同时又具有全色影像的清晰细节。该方法还具有不受波段数目限制的特点,与多重网格方法结合可以提高数据处理效率。使用该融合方法对QuickBird和IKONOS数据进行融合实验,实验结果在RASE、ERGAS、空间细节质量、SSIM等多项质量指标上优于传统融合方法。     

基于区域统计特性的IHS-小波遥感影像融合

在遥感影像融合过程中,为了更好地避免经典IHS算法造成的光谱扭曲,文章提出了一种基于统计特性的IHS和提升小波结合的影像融合方法。该方法对小波变换后的1分量和高分辨率影像的高频和低频系数,根据不同的区域统计特性分别选取不同的融合策略进行融合,然后进行小波逆变换和色彩空间转化,得到融合影像。实验表明,此方法与IHS变换、高通滤波法和小波变换等传统算法相比,在提高多光谱影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量。     

基于小波理论的IKONOS卫星全色影像和多光谱影像的融合

1999年9月24日发射成功的世界上第一颗商用1m分辨率的卫星IKONOS，具有1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像，通过对IKONOS1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像的融合可以获得1m分辨率的多光谱影像，为应用提供理高质量的数据源，基于小波多分辨率分析的MRAGM方法，它适合处理任意整数分辨率之比的融合情况，具有在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变的优越性，而实现它的关键是构建具有紧支撑特性的M进制低通尺度函滤波器，本文利用基于四进制小波滤波器的MRAGM算法，成功地把全色影像和多光谱影像进行了融合，结果显示该方法的效果令人满意。     

基于传感器光谱特性的全色与多光谱图像融合

提出了一种基于传感器光谱特性的全色与多光谱影像融合方法.该方法主要基于快速IHS融合方法的思想,在充分考虑各波段成像传感器的相对光谱响应的基础上,对强度分量的构造和空间细节信息的注入方式2个方面进行了改进.改进后的方法有效地改善了光谱畸变问题,且能同时对所有的光谱波段进行融合.分别对IKONOS、ETM+影像进行融合实验,结果表明该方法在光谱信息损失最少的情况下,较大地提高了影像的空间分辨率,与其他方法相比具有更好的综合性能.     

基于像素级遥感图像融合方法对比与评价

多时相、不同空间分辨率遥感图像数据融合能较大幅度提高融合图像的解像力,在遥感影像解译中一种好的融合方法可以提高影像的质量,从而提升影像的解译结果。本文以隆昌县为试验区,采用Brovey、PCA、HIS和Gram-Schmidt 4种融合方法对试验区ETM+影像的高空间分辨率Pan波段和多光谱432波段进行融合。通过平均值、标准差、平均梯度、信息熵、相关系数和扭曲程度对这些融合方法进行评价。评价结果表明4种融合方法都能不同程度的改善影像质量,其中Brovey融合法光谱失真度小,清晰度和空间分辨率较高,影像所含信息量丰富,更适合于隆昌ETM+影像的融合处理。     

利用融合方法提升WorldView短波红外影像分辨率

WorldView卫星在8个可见光-近红外多光谱波段的基础上,新增加的8个短波红外（简称SWIR）影像,大大提高了地物信息提取能力。但短波红外影像分辨率与多光谱影像相比分辨率过低,影响应用效果。本文提出了一种结合主分量变换和非下采样小波变换的影像融合方法来提升WorldView短波红外影像的空间分辨率。定量指标和目视评价证明本文提出的融合方法具有较好的融合效果,能够在显著提升短波红外影像空间分辨率的同时很好地保持原始光谱特性。     

利用融合方法提升WorldVeiw短波红外影像分辨率

WorldView卫星在8个可见光-近红外多光谱波段的基础上,新增加的8个短波红外(简称SWIR)影像,大大提高了地物信息提取能力.但短波红外影像分辨率与多光谱影像相比分辨率过低,影响应用效果.本文提出了一种结合主分量变换和非下采样小波变换的影像融合方法来提升WorldView短波红外影像的空间分辨率.定量指标和目视评价证明本文提出的融合方法具有较好的融合效果,能够在显著提升短波红外影像空间分辨率的同时很好地保持原始光谱特性.     

基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究

在分析现有遥感影像融合方法的基础上,针对多源遥感影像之间的地物差异.提出了一种基于局部差异加权的融合方法(local difference powering fusion,LDPF).实验表明,该方法能在提高空间分辨率和保持光谱特征的同时.较好地解决空间信息差异的问题.     

ALOS数据像素级融合方法比较研究

遥感数据融合是多源遥感海量数据富集表示的有效途径。如何在提高融合影像空间分辨率的同时最大限度地保持光谱信息是长期以来遥感数据融合研究的焦点内容。本文以ALOS PRISM和ALOS AVNIR-2传感器的数据为数据源,比较研究了遥感领域中常用和代表性的BROVEY、IHS、MULTIPLICATIVE、PCA、WAVELET和HPF六种融合方法,并通过主观评价和定量分析对融合效果进行了综合评价。实验结果表明,HPF方法在显著提高融合影像空间分辨率的同时,有效保持了多光谱影像的光谱信息,是适合ALOS数据的最优融合方法。     

稀疏表示支撑集的遥感影像融合

针对常用稀疏表示系数融合规则不能完全保留两幅影像的有用信息,该文通过分析稀疏表示系数支撑集空间分布关系,提出一种新的稀疏表示系数融合规则。首先对多光谱影像进行广义IHS变换,将得到的亮度分量与全色影像分别进行稀疏表示;然后分析亮度分量与全色影像稀疏表示解的支撑集,对支撑集中交集部分和差集部分所对应的稀疏表示系数分别利用求和方式与L1范数最大方式进行融合;最后采用加权细节插入方式,将融合后的亮度分量细节信息插入到多光谱影像中,得到高分辨多光谱影像。实验结果表明,该方法能较好地提高空间分辨率并减少光谱损失;在主观视觉和客观评价上,比常用的融合规则方法有所提高。     

CBERS-02B星HR与多光谱影像融合及评价

CBERS-02B星搭载了高分辨率全色相机HR和多光谱传感器CCD,HR影像可以与CCD影像融合,优势互补形成新的影像,既保持HR的高空间分辨率又保持CCD的光谱分辨率,HR影像同样可以与其它传感器影像融合形成新的影像。本文使用6种不同的融合方法融合HR与多光谱CCD以及SPOT5多光谱影像,并对融合结果进行了定性和定量评价,得到了HR与SPOT5多光谱影像融合较好的方法,表明了HR与其它传感器影像融合的潜力,同时也对HR和SPOT5多光谱融合影像及与CCD融合影像进行了初步的对比分析。     

HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型研究

分析提升小波变换的原理,提出HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型,融合同时相ETM+多光谱波段影像和全色波段影像,结合主观目视和客观指标综合评价.研究表明,静态小波变换和提升小波变换方法融合效果都优于常用的HIS,PCA和Brovey方法.且提升小波变换比静态小波变换方法的融合效果更好,提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,并大大提高了影像处理效率.     

吉林一号卫星影像融合及质量评价

我国第一颗自主研制的吉林一号(Jilin-1)高分辨率商业光学遥感卫星,其空间多光谱分辨率为2.88 m分辨率和全色分辨率为0.72 m。针对吉林一号卫星影像成像的方式,采用合适的遥感影像融合算法,能够增强多光谱影像的空间质量,提高影像应用的层次。本文尝试CN融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、NearestNeighbor Diffusion等4种新的高保真算法对吉林一号卫星影像进行融合实验,并对融合后多光谱影像的质量进行定性分析与定量评价。结果表明:4种融合方法对影像空间信息和光谱信息都具有较高的保真度,而基于Nearest-Neighbor Diffusion方法融合产生的影像在增强了高分辨率空间纹理细节的同时,光谱信息失真度最小,更适合于吉林一号影像的融合。本结论对利用吉林一号遥感数据开展定量研究具有重要意义。     

ALOS全色与多光谱影像融合的土地覆盖分类

利用Brovey、HighPass Filter和Gram-Schmidt 3种融合方法,对ALOS卫星全色与多光谱影像进行融合,并对融合后影像进行土地覆盖分类研究,从定性分析和比较融合后影像的分类精度2个方面综合评价了3种融合方法的效果。结果表明,3种融合方法都提高了影像的空间分辨率,Gram-Schmidt和HPF融合后影像光谱保持性好,同时3种融合方法不同程度上提高了影像的总体精度和Kappa系数,Gram-Schmidt最高,Brovey次之,HPF最弱,但对于不同地物分类精度又不尽相同,从整体分类结果来看,Gram-Schmidt最优。     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

多尺度同质区域提取的高分辨率遥感影像分类研究

提出了一种监督的多尺度同质区域的提取、融合和分类方法(ECHO),该方法同时考虑了地物的光谱。和空间信息。利用空间分辨率为5 m的华盛顿商业街数据和空间分辨率为0.7 m的北京地区QuickBird数据,证明该方法能有效提高高分辨率遥感影像的解译精度。     

一种高保真IKONOS卫星遥感影像融合方法

提出一种基于归一化植被指数的全色与多光谱遥感影像融合方法.该方法利用归一化植被指数对不同的区域分别采用不同的融合策略,最终得到融合影像.有效克服了常用的基于多分辨率分析的融合方法计算量较大与空间细节有所损失的缺点,在提高融合影像的空间分辨率与光谱质量之间获得了较好的折衷效果.