改进的IHS变换和小波变换相结合的图像融合

在分析IHS变换时发现,IHS变换中亮度分量的计算是从红绿蓝三种颜色中平均提取三分之一作为总亮度,而人眼对绿色最敏感（占60％）、其次是红色（占30％）、再者是蓝色（占10％）,故本文对亮度分量的计算公式做了修改。在此基础上,提出了一种改进的IHS变换和小波变换相结合的图像融合方法。首先对多光谱图像进行改进的IHS变换,然后利用小波变换分别对1分量和全色高分辨率图像做小波分解,并对小波低频系数基于局部能量进行融合,小波高频系数基于局部方差进行融合,最后进行IHS逆变换,得到融合结果图像。结果表明,本文提出的方法在保持光谱源图像特性方面有优势,也较多地保留了源图像的空间细节信息,融合图像的扭曲程度小。     

小波分析在遥感图像融合中的应用

利用小波分析的方法对多分辨率、多波段的遥感图像信息进行融合，原始图像经小波变换，分解成多个子图像，选择适宜的小波基，进行分块处理，再做逆变换，进行图像融合重构，使得融合后的图像最大限度地保留多波段光谱信息的同时，提高了图像的空间分辨率及局部目标的清晰度，与传统方法相比，小波分析方法具有明显的优越性。     

利用多源地球物理图像融合方法识别物性异常——以航空电磁和航磁数据为例

对于同一地质模型,将不同地球物理数据分别进行反演,通常得到多个不同的反演结果,研究多源地球物理数据综合解释,有助于实现复杂地形环境下目标体的精确识别和定位.本文采用一种基于非下采样轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,简称NSCT)的多源地球物理信息融合方法,以美国阿拉斯加库克湾西南部的Iliamna火山地区的实测数据(公开数据)为例,通过对多源地球物理图像数据进行综合分析,实现了磁化率和电阻率模型的融合.首先,利用NSCT将不同地层的多源图像分解为低频子带图像和高频子带图像;然后,设计了基于加权平均和新度量参数(New Metric Parameter,简称NMP)的融合规则,并分别对低频子带图像和高频子带图像进行融合;最后利用NSCT反变换得到包含磁化率和电阻率信息的融合图像.将融合结果与先验资料进行对比,结果显示两者具有较高的一致性,表明这一方法有效可靠,为目标体精确识别和快速定位提供了一种新的解决思路.     

图像配准和融合及其在医学影像中的应用

图像配准和融合是图像分析和处理的基本问题，在医学影像、遥感、计算机视觉等领域有着广泛的应用。本文研究它们在多模态医学影像技术中的应用。本文提出并实现了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的图像配准和基于子波变换的图像融合方法，在图像融合中，我们采用特征选择的取大原则，这种准则更适合于来自不同图像中的明显特征     

小波变换在TM热红外遥感信息解释中的应用

如何有效利用TM热红外遥感图像是遥感应用和研究人员共同关心的问题．由于空间分辨率不高,其应用与研究程度远不及其它波段获取的图像．小波变换具有信号多尺度分解能力,可以把遥感图像(二维信号)按照近似与细节进行多尺度分解．对TM(或ETM^ )图像进行K-L变换,将可见光及近红外波段信息集中到一个主分量图像上,而后对热红外图像和该主分量图像同时进行多尺度小波分解,使用前者的近似系数与后者的细节系数重建图像,由此得到的合成图像既保留了原热红外图像的基本灰度分布信息,同时分辨率也得到了提高．     

面向对象遥感分类方法在震害快速提取中的应用

破坏性地震发生后,迫切需要对灾害进行准确、快速的评估,为应急指挥、救援决策提供依据.高空间分辨率影像中地物的几何结构和纹理信息丰富,传统方法难以满足需求.面向对象的遥感图像处理方法,运用多尺度分割方法,实现图像信息多维的分离,并加入纹理、形状和相互关系特征的综合分析及模糊逻辑分类方法,从而最大程度模拟人类目视解译遥感影像的思维模式,提高有效信息的提取精度.     

基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

基于小波变换的侧扫声纳图像镶嵌研究

传统的基于简单加权的侧扫声纳图像镶嵌方法,很容易造成图像信噪比的降低以及出现拼接痕迹.本文提出了一种基于小波变换的镶嵌方法,通过实测数据处理,表明该方法优于传统的镶嵌方法,不仅能够很好地将源图像细节融合在一起,而且能够很好地显示源图像各自的信息.     

基于Contourlet变换和ICA的多时相遥感图像变化检测

为了提高多时相遥感图像变化检测的精确度和运算效率,本文提出了一种基于Contourlet变换和独立分量分析(ICA-Independent component analysis)的变化检测算法.利用Contourlet变换多尺度、多方向性和各向异性等性质,对图像数据进行多尺度分解,再对分解后的数据进行独立分量分析,利用改进的基于牛顿迭代的固定点ICA算法分离出互相独立的数据分量,然后将分离后的数据分量转变成图像分量,最终对变化图像分量经阈值分割实现变化检测.实验结果表明,与现有的基于PCA、基于ICA、基于小波变换与ICA三种变化检测算法相比,本文算法能有效地分离出变化信息,减少了计算的复杂性,得到的变化图像具有更高的精确度,且对背景有较强的稳健性.     

多角度卫星遥感多阶段目标决策反演研究

利用小波变换, 对多角度卫星遥感图像进行多尺度分解, 在每一尺度上进行多阶段目标决策, 粗尺度的反演结果作为细尺度反演的先验信息, 反演逐步细化, 直到最初的观测尺度. 为实现多阶段目标决策反演策略应用于区域范围的卫星遥感反演实践提出了一种解决的方法. 利用MISR数据, 反演内蒙半干旱草场的植被结构参数, 初步验证表明该方法有效.     

基于中分辨率遥感影像的居民区震害信息提取

针对中分辨率遥感影像建筑物震害信息弱以及变化检测法受非震害信息影响大等弱点, 本文建立了一种基于变化检测的居民区震害信息快速提取方法. 该方法利用主成分变换增强震害信息, 采用监督分类法提取似居民区, 并用灯光影像数据进一步对似居民区提取结果进行优化, 从而很好地消除了变化检测方法中非震害因素的影响. 在此基础上, 以2001年印度M_W7.6地震的极重灾区为研究区域, 利用震前、 震后Landsat卫星TM图像和震区灯光影像数据, 对本文算法进行了验证和分析. 结果表明, 在30—50 m中分辨率遥感影像上, 以建筑物为主的居民区震后图像变化最为显著的震害特征是反射率变大, 本文所建立的居民区震害信息提取方法在解决中分辨率遥感影像震害目标信息弱、 背景复杂等方面效果明显.      

地震资料的高阶伪希尔伯特变换边缘检测

构造了一种用于边缘检测的高阶伪希尔伯特变换,它吸收了时频分析的局部化特性和传统希尔伯特变换的思想,调节其时窗宽度和阶数可以实现不同的输出.信号模型及实际图像的处理结果表明,高阶伪希尔伯特变换能提取出各种类型的边缘信息,边缘表达完整、定位准确.利用这一方法对实际地震资料进行了处理,它能突出地震资料的奇异信息.可用于描绘地层精细结构,地层的识别和追踪,裂缝、河道和断层的检测.     

EMD端点延拓新方法SAR遥感图像实例应用

经验模态分解(EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)过程的重要部分,其核心技术难点为端点延拓.本文基于目前各种EMD端点处理方法分析基础上,紧紧围绕如何防止端点发散这么一个关键点,开发了一种高效简便的EMD固定端点延拓新方法.利用该新方法,对线性仿真信号、非线性仿真信号和合成孔径雷达(SAR)遥感图像真实信号进行了经验模...     

几种时频分析方法比较

地震信号由于各种原因,往往是一种非线性、非平稳信号,基于平稳信号理论的常规傅立叶变化方法不能刻画任一时刻的频率成分.时频分析能同时保留时间与频率信息,目前已经出现了很多时频分析方法.本文介绍了Hilbert变换、Hilbert-Huang变换、正弦曲线拟合、雷克子波匹配、短时傅立叶变换、小波变换、S变换以及Cohen类这八种方法,并从时间分辨率、频率分辨率,以及对多频率成份信号适应能力等各方面阐述了各种方法的优缺点,对其中的一些方法结合了理论记录进行了试算,进一步阐述了这些方法的长处和不足之处.     

活动断裂带中遥感数字图像处理技术──以鲜水河活动断裂带为例

断裂活动往往引起地貌景观和水系格局等的变化。在遥感图像上，这些细微的变化通过颜色以及空间纹理特征以直接或间接的方式表现出来。运用数字图像处理技术，对鲜水河地区ＴＭ图像进行了参量统计、增强变换等处理，还进行了水系特征、纹理特征、波谱分析以及含水性信息等专题信息的提取研究，掌握了一套实用的方法     

基于多源数据的活动断裂遥感图像处理技术

本文在综合分析活动断裂遥感影像特征的基础上, 主要研究了活动断裂与隐伏断裂调查中遥感图像处理。基于SAR影像、 ETM+影像、 SPOT-5影像及高精度DEM数据, 运用SAR图像与ETM+多光谱图像融合方法、 ETM+图像纹理特征和光谱特征组合增强方法等, 结合断裂周围高分辨率影像及其三维影像, 综合分析解译了济南市周边活动断裂, 为该地区地震地质调查和精确定位活动隐伏构造提供了依据。     

小波分析在地球物理信息融合中的应用

为了实现地球物理资料的自动综合解释,提出了一种基于小波分析的多分辨地球物理信息融合方法.阐述了地球物理信息融合中的关键技术,即信息表示、融合方法及融合中的控制.利用多种地球物理信息融合获取有关地质目标的知识,避免了单一方法的局限性,减少了各种地球物理信息不确定性误差的影响.对实际资料进行了实验,实现了速度、视电阻率和密度信息融合.实验结果表明融合图像包含了更多地质目标的信息.     

高分辨率遥感影像的图像分割研究

高分辨率卫星遥感影像可以为城市防震减灾信息系统的建设提供丰富的数据,但由于其细微信息特别丰富,因此也为相关地物目标检测与提取带来了一定的困难.本文选用2002年4月6日采集的上海市宝山区部分区域0.7 m分辨率的Quick Bird-2多光谱融合影像作为实验影像,通过图像预处理、边缘检测、二值化、区域标识、后期修整等一系列算法处理,对影像进行了图像分割.经过与目测结果的对比,认为计算机分割结果基本满足设计要求.     

海南岛北部地区活动断裂的遥感解译研究

文中通过对海南岛北部卫星遥感影像的解译分析,对该区活动断裂的分布与发育情况进行了研究。首先选取光学影像和雷达影像为主要数据源,在数据预处理及信息增强处理的基础上,进行了多源遥感信息融合处理,以综合利用各类数据源;其次结合研究区已有研究成果,分析遥感影像上地质地貌特征的表现,以建立研究区的解译标志,分析提取各类地质体影像特征;最后,综合分析研究区的地质地貌特征,对海南岛北部活动构造的分布与发育情况进行了全面深入的遥感解译。研究发现,研究区内主要存在EW、NW及NE向3组活动断裂,其中EW及NW向断裂对海南岛北部的地质地貌发育情况影响很大,对该区地震的发生起了比较大的控制作用     

遥感分类方法在建筑物震害提取中的应用（以玉树地震为例）

建筑物损毁情况是地震灾害评估的一项重要指标,利用遥感技术快速提取震后建筑物震害信息,对科学指导地震应急救援工作具有重要意义.利用2010年4月14日青海玉树7.1级地震前后玉树县结古镇团结村高分辨率遥感影像,结合像素光谱和空间特性的纹理、结构等多源信息,基于支持向量机（SVM）方法,对地震前后建筑物信息进行分类提取,变化检测出建筑物损毁情况,并与面向对象多源信息复合的模糊分类法的分类精度、提取效率进行对比分析.研究结果表明,多源数据复合的SVM影像分类方法能够有效解决模糊分类影像破碎问题,地震前后两实相影像分类总精度达到77.53％和73.56％,提高了建筑物震害信息提取精度.