基于à trous小波变换的Landsat 7 ETM^＋图像融合研究

以胶州湾及周边海岸带为研究区，采用Landsat 7 ETM^＋数据，提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法。对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解，多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制；最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和，加权系数由局部区域能量比来确定；最高分解层则采用绝对值最大准则。实验表明，该方法得到的图像可提高空间分辨率，对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小，为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础。     

基于à trous小波变换的Landsat 7 ETM+图像融合研究

以胶州湾及周边海岸带为研究区,采用Landsat 7 ETM 数据,提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法.对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解,多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制;最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和,加权系数由局部区域能量比来确定;最高分解层则采用绝对值最大准则.实验表明,该方法得到的图像可提高空间分辨率,对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小,为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础.     

混沌蜂群优化的NSST域多光谱与全色图像融合

为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。     

基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用

探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题，分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法，提出了基于最优树分解的融合方法。此方法首先将多光谱图像进行IHS变换，然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解，再进行融合，最后进行IHS 逆变换得到融合图像。此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果，而且兼顾了客观上熵最大的原则。     

QuickBird全色与多光谱数据融合方法用于土地覆盖分类中的比较研究

QuckBird提供的高分辨率卫星图像可以制作大比例尺城市土地覆盖分类图.图像融合可以充分利用全色图像的高空间分辨率和多光谱图像的光谱信息,提高目视和自动图像分类精度.在遥感领域应用较多的融合方法有IHS变换、主成分分析、颜色归一化和小波变换等多种方法,从光谱质量和图像分类两个方面进行比较研究,发现进行小波系数调整的小波变换融合方法光谱退化最小,土地覆盖分类精度最高.     

Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合

对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。     

基于亮度相关系数的ETM+影像融合

传统的影像融合方法对ETM＋多光谱影像和全色影像融合往往存在一定的光谱失真现象,提出了一种基于亮度相关系数的影像融合方法,能够提高融合影像的光谱保真度。该方法首先对多光谱影像进行IHS变换,将全色影像与亮度分量进行直方图匹配;其次,对亮度分量和新的全色影像分别进行小波分解,以分解后近似分量的相关系数作为权值,对两个近似分量图像进行加权融合,得到新的近似分量;然后,进行小波逆变化得到新的I分量;最后,通过IHS逆变化得到融合影像。试验结果证明,该方法得到的融合影像,不仅能够有效地保持全色影像的空间细节信息,而且能很好地保留多光谱影像的光谱信息。     

基于像素和区域特征组合的小波变换图像融合

小波变换的图像融合是一种多尺度、多分辨率的图像融合方法。本文针对基于单像素和基于区域特征融合的不足,提出一种两者组合的方法,在小波分解的低频系数采用基于像素最大值选择规则,高频系数采用区域窗口内源图像的均值滤波掩膜叠加规则,并通过与其他方法定量和视觉比较,表明该方法能很好地提高影像的分辨率和保留原有多光谱影像的光谱信息,融合效果较好。     

联合IHS 变换和MAP 估计的遥感图像融合

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。     

ARSIS概念下的多分辨率图像融合

介绍了在ARSIS概念下的多分辨率图像融合,采用了DB3小波包为例,进行快鸟高分辨率影像和多光谱影像的分解,采用波段间交互构建模式重建低频小波包系数,以活跃度为准则进行重建高频小波包系数,融合试验结果表明,本方法较PCI融合方法提高了视觉效果,更能清晰地表现地物的细节特征,同时校正了快鸟影像中存在的色彩偏差现象.     

基于PCA+àstrous小波融合方法

针对PCA变换融合影像存在较严重的光谱失真现象,以及àstrous小波融合影像保真度高,而空间分辨率相对低的情况,本文提出一种基于PCA+àstrous小波融合算法。新方法首先对将多波段图像经PCA变换至各不相关的成分,而后对高分辨率图像与低分辨率图像主成分按照特定融合规则进行融合处理,并使用该融合后的第一主成份分量来替代高分辨率图像与低分辨率图像进行àstrous小波融合,即PCA变换与àstrous小波变换相结合的融合处理方法。主观视觉分析和客观参数表明,新方法不仅很好的保留了影像的光谱信息,而且兼顾了地物细节能力的表达。     

IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合

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。     

Spectral and Spatial Quality Analysis in Pan Sharpening Process

Image fusion is a process to obtain new images containing more information by combining images obtained same or different sensors. With most of the earth observation satellites, high spatial resolution panchromatic images and low spatial resolution multispectral images are obtained. As an example of image fusion ??pan sharpening?? is a process of combining of high spatial resolution panchromatic images and low spatial resolution multispectral images. At the end of the fusion process both high spatial and spectral resolution new images are obtained. In this study, panchromatic and multispectral images gathered from Ikonos were used. Panchromatic and multispectral images belonging to the same sensor were combined by using different image fusion methods. As pan sharpening methods Brovey transform, Modified IHS, Principal Component Analysis (PCA), Wavelet PC transform and Wavelet A Trous transformation methods were used. Quality of fused products was evaluated from the point of view of both visual and statistical criteria. While wavelet based methods are succesfull in terms of protection of spectral quality of original multispectral images, the colorbased and statistical methods are giving better results within the improvement of spatial content.     

HCT变换与联合稀疏模型相结合的遥感影像融合

提出了一种基于HCT变换和联合稀疏模型的遥感影像融合方法,可更有效地利用多光谱所需谱段的光谱信息,最终得到所需谱段的融合影像。该方法将所需谱段的多光谱影像进行HCT变换,获取其亮度分量和角度分量;然后利用亮度分量和全色影像小波变换的低频分量进行联合稀疏模型的构建、系数求解和融合,得到融合的全色低频分量;最后将该低频分量与前面步骤所得其他分量分别进行小波逆变换和HCT逆变换,得到高质量的融合影像。试验利用Pleiades-1和WorldView-2两种卫星数据进行验证,并通过视觉效果和量化的融合评价指标进行对比和分析,验证了本文算法的有效性。     

Estimating soil erosion using MODIS and TM images based on support vector machine and à trous wavelet

To date, there is little work concerning the application of fusing images with significantly different spectral and spatial resolutions. In this paper, a novel method based on support vector machine (SVM) is proposed to quickly estimate soil erosion using the fused results produced from fusing such multisensor images by à trous wavelet transform (AWT). In the proposed method, the AWT is used to derive the high-resolution vegetation coverage image (HVCI) while the SVM overlays the HVCI and the slope image to derive the soil erosion map. By taking MODIS and TM images as an example, the potential of the proposed method is evaluated both quantitatively and qualitatively. The results show that it is feasible to perform the fusion of MODIS and TM images and the soil erosion map produced from the fused images by the proposed method can be achieved with an accuracy level comparable to that solely from the TM images. The merging of MODIS and TM images partly solves the constrains associated with the TM data availability which is caused by the lower revisit frequency and narrower spatial coverage.     

基于分辨率退化模型的全色和多光谱遥感影像融合方法

从影像成像的频率特性出发,提出了一种影像分辨率退化模型,并在此基础上提出了一种新的全色和多光谱遥感影像融合方法。     

一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法

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.     

基于小波包变换距离特征选取的遥感影像融合

介绍了基于小波包变换和距离特征选取的影像融合方法：首先对多光谱影像做IHS变换;其次对多光谱影像的亮度分量和全色影像做小波包变换并分别采用加权平均法和距离特征选取法融合低频部分和高频部分;最后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像。以ERDAS8．5软件自带的影像文件为例对这种方法进行了实验,并利用信息熵等标准与其他融合方法进行了比较,实验结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

FFT-enhanced IHS transform method for fusing high-resolution satellite images

Existing image fusion techniques such as the intensity–hue–saturation (IHS) transform and principal components analysis (PCA) methods may not be optimal for fusing the new generation commercial high-resolution satellite images such as Ikonos and QuickBird. One problem is color distortion in the fused image, which causes visual changes as well as spectral differences between the original and fused images. In this paper, a fast Fourier transform (FFT)-enhanced IHS method is developed for fusing new generation high-resolution satellite images. This method combines a standard IHS transform with FFT filtering of both the panchromatic image and the intensity component of the original multispectral image. Ikonos and QuickBird data are used to assess the FFT-enhanced IHS transform method. Experimental results indicate that the FFT-enhanced IHS transform method may improve upon the standard IHS transform and the PCA methods in preserving spectral and spatial information.