遥感影像像素级融合方法比较研究

遥感影像数据的融合对于利用影像进行的分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。文中阐述了IHS彩色空间变换融合法、主成分分析法（PCA）、Brovey法及Gram-schmidt法的算法实现,在此基础上对QuickBird全色波段和多光谱波段进行融合实验,最后从信息熵、灰度均值、相关系数、标准差和视觉效果5个方面综合进行定量与定性评价。分析结果表明,IHS整体上清晰,色调协调,保留了较多的空间信息,细节特征明显,质量较好。     

基于高分二号影像的融合方法对比研究

为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。     

SPOT6遥感图像融合方法比较研究

SPOT6是2012年法国新发射的遥感卫星,具有空间分辨率高、数据采集能力强等特点,但目前在国土资源监管中,尚未形成完善的SPOT6数据处理技术体系。针对SPOT6卫星图像的特点,借助ENVI,ERDAS和PCI等遥感图像处理软件平台,选取相位恢复(Gram-Schmidt)变换法,高通滤波(HPF)法,超分辨率贝叶斯(Pansharp)法和Pan Sharpening法等4种图像融合方法进行融合对比实验,并从3个方面对融合效果进行了评价:首先对融合结果进行图像质量的定性评价;其次,构建了平均值、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数等5个评价指标,对融合效果进行定量评价;最后,借助地物分类精度评价方法,进行了融合后图像的应用效果评价。分析结果表明,对于不同的应用要求,应选择不同的图像融合方法,以期达到最好的应用效果,从而为SPOT6图像在国土资源监管中的应用提供技术支持。     

遥感影像融合技术方法研究

分析多种遥感影像融合方法的特点、存在的问题及其应用.应用Brovey变换、乘积变换、主成分变换、HIS变换、小波变换等五种方法对SPOT和TM图像进行影像融合实例验证.最后,对试验结果进行目视效果分析及定量分析评价.     

基于SPOT-5卫星遥感图像融合配准技术研究

本文针对Spot-5卫星遥感图像的融合处理,介绍了配准融合的基本概念和实际处理方法,通过试验研究。分析了Spot-5卫星遥感图像配准融合处理中应注意的关键问题,可为大批量、大区域卫星遥感图像的融合生产提供技术指导。     

遥感影像的融合--SPOT全色波段和多光谱影像的融合

按照影像融合的一般理论,结合Erdas软件功能实现了SPOT全色波段和多光谱影像的融合。     

遥感影像的融合——SPOT全色波段和多光谱影像的融合

按照影像融合的一般理论,结合Edas软件功能实现了SPOT全色波段和多光谱影像的融合。     

遥感影像融合质量评价方法研究

在多源遥感影像融合中,融合技术的千差万别使得融合方法对影像质量起着关键作用。如何准确地评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文通过主观评价和客观评价法对遥感影像融合的质量进行了探讨,利用Matlab系统分析了遥感影像融合中的评价指标,对PCA、IHS和Brovey融合法进行了对比分析。     

基于无人机影像样本的遥感图像分类方法

对于遥感图像计算机自动分类而言,样本选择至关重要,直接影响分类结果精度。为了提升样本选取的质量,本文在实验区卫星影像覆盖范围内选取了几个样本点。对每个样本点利用无人机采集了约0.3 km2的数据,通过后期处理生成正射影像。在正射影像中选取耕地、植被、水体、建筑和道路等几类地物的样本,采用最大似然值法对卫星影像进行相应类别信息提取。实验结果表明：在无人机高分辨率影像上解译的样本作用于卫星遥感影像,并利用最大似然值法进行信息提取,其方法可行,分类精度优于在卫星影像上选择的样本。     

多源遥感影像融合效果的定量评价研究

在分析总结当前常用的遥感影像融合结果定量评价方法的基础上,本文描述了亮度信息,清晰程度,光谱信息,信息量等定量评价参数,并编程实现了这些评价指标的计算。以航空SAR影像和Landsat TM多光谱影像融合作为实验数据,进行了基于Brovey变换,HIS变换和小波变换方法的影像融合,并对结果进行了定量评价分析。结果表明,所提出的定量评价参数能够较准确地反映影像融合情况,可为选择恰当的融合方法提供科学依据。     

不同地表覆盖下SPOT-7影像大气校正方法研究

针对不同的地物覆盖类型,分析和评价了适用于SPOT-7卫星数据的大气校正方法,为其遥感定量研究和应用提供思路和参考.在河南省嵩山地区进行了同步观测实验,获取了SPOT-7卫星影像并进行大气校正处理,地面同步测量了大气光学特性和典型地物样区光谱,计算了地物样区在影像上的反射率和植被指数,分析了不同地物覆盖类型下大气校正模...     

ALOS全色与多光谱影像融合方法比较

多源遥感影像融合能够综合利用多源遥感数据的优势,获得比单一数据更客观、更丰富的信息。以ALOS高分辨率卫星影像为例,选取包含不同地物的子区,分别应用不同的影像融合方法进行了融合实验,结果表明对于同一数据源,影像融合方法不同,其影像融合质量存在差异;同时研究区域包含的地物类型不同,最适宜的影像融合方法也不同。     

基于支持向量机的SPIN－2影像与SPOT－4多光谱影像融合研究

遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一。针对高分辨率遥感数据SPIN-2(2m)与多光谱遥感数据SPOT-4(20m)的影像融合，提出了基于支持向量机(SVM)的遥感影像融合的新方法。建立了基于SVM的遥感影像融合模型，并进行了分类融合实验，实验效果较好。最后给出了分类融合评价。结果表明，支持向量机可用于遥感影像融合，且分类融合精度较高。     

一种基于小波变换的图像融合方法

针对传统基于方向对比度的小波变换融合方法所得结果局部区域清晰度不高的问题,本文在高低频分量的处理方法上作了改进,采用Tenunbaum梯度辅助增强图像的细节信息。试验结果表明,该方法所得融合结果边缘细节更清晰,信息量更大,融合效果较好。     

SPOT5影像数据不同融合方法的比较与评价

采用小波IHS变换、小波PCA变换、EHLERS变换等五种不同融合技术对SPOT5的多光谱影像和全色影像进行融合,并从均值、标准差等方面对融合结果进行了评价。研究表明：EHLERS融合后影像有很好的整体视觉效果,但在细节表达方面有所缺陷;改进后的IHS融合后影像清晰度较低;PCA变换融合容易导致影像失真;而小波IHS和小波PCA融合技术以数据保留量大、失真程度小、视觉效果好、影像层次分明等特点证明了小波分解技术的优势。     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法。该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量，然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量，再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息，同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率，防止图像纹理信息的丢失。     

几种常见影像融合方法的比较

简述了多源遥感影像融合过程,并利用IKONOS-2的全色影像和多光谱影像,对常用的几种影像融合方法进行了试验与比较,同时对实验结果进行分析和讨论,结果表明小波变换融合算法总体优于其他几种融合方法。     

基于多尺度光谱增益调制的遥感影像融合方法

针对IHS和PCA等常用影像融合方法会产生较严重的光谱扭曲的问题,基于光谱增益曲面,提出一种多尺度光谱增益调制的光谱保持型遥感影像融合方法,能够有效地减少由于饱和度变化而引起的光谱扭曲。融合试验和客观评价指标证明,与传统的IHS、PCA等方法相比,本文方法能够在提高空间分辨率和保持光谱特征之间取得更好的平衡。     

Pleiades-1卫星影像的图像融合方法研究

图像融合可以提高原始图像的质量、增加可视性效果、充分挖掘影像特征,为影像后期的深入分析提供数据支撑,但现有与Pleiades-1卫星影像有关的图像融合方法还甚为少见。因此,本文以遥感处理软件(ENVI4.8)为处理平台,采用该软件自身提供的HSV,Brovey,PC,Gram-Schmidt,Color normalized,PAN Sharpening变换6种融合方法对Pleiades-1卫星影像进行融合处理,经主观评价和定量评价后可以看出,Gram-Schmidt变换能明显提高原始图像的质量,融合后的效果最好,因此Gram-Schmidt变换是Pleiades-1卫星影像最佳的融合方法。     

航片数字化影像与SPOT5多光谱影像融合比较分析

通过利用多种图像融合方法分别对航片数字化影像与SPOT5多光谱影像进行融合试验,经定量化指标评价结果表明,利用Pansharp,HPF和HIS融合方法计算后得出的影像在很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,清晰度有较大提高,具有更强的解译和量测能力。