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基于像元的遥感影像融合方法的比较 总被引:9,自引:0,他引:9
阐述了融合TM和航片数字化影像的HIS变换、主分量分析和高通滤波三种方法,并定性和定量地比较了三种方法融合的影像。结果表明:HIS方法导致影像数据的光谱特性变化最大;主分量分析法居中;高通滤波法导致光谱特性变化最小。 相似文献
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针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。 相似文献
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在分析IHS法和高通滤波法图像融合算法优缺点的基础上,提出了一种基于IHS变换的高通滤波影像融合方法。该算法先对多光谱图像IHS变换的I分量进行低通滤波,然后对与I分量进行直方图匹配的全色图像进行高通滤波,接着合成低通滤波和高通滤波的结果作为新的I分量,最后进行IHS逆变换得到融合图像。通过与IHS法与高通滤波法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在保持光谱信息上和提高多光谱的空间信息能力上都有很好的效果。 相似文献
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利用比值变换融合、高通滤波融合、改进IHS融合、小波变换融合和基于主分量变换等图像融合方法对IKONOS多光谱影像和IKONOS全色影像进行融合,结合地理国情普查的地表覆盖类型,对比融合后影像的特点,并分析评价对比结果,为地理国情普查工作选用合适的融合方法生成效果较好、地物清晰的遥感底图,从而为提高解译效率提供参考依据。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
云噪声是光学卫星影像的常见问题,为了衡量云噪声对影像融合带来的影响,本文以高通滤波融合算法为例进行分析,指出云与地物的均值相差越大,云对影像融合的影响越大,并提出了一种针对含云影像的融合方法,即联合云检测与高通滤波的含云影像融合方法。该方法首先利用NIR/R-OTSU云检测算法实时进行云检测,判别出影像中的云覆盖区域;其次采用局部优化策略利用高通滤波融合方法分块对非云区域进行处理,得到融合影像。利用资源三号多光谱和正视全色影像进行融合实验,结果表明,本文算法比高通滤波融合方法、亮度色度饱和度(intensity hue saturation,IHS)变换融合方法、Pansharp融合方法更适用于含云影像的融合处理。 相似文献
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IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合 总被引:8,自引:0,他引:8
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。 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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遥感多光谱影像数据与航片数字化影像融合方法的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
本文探讨利用HIS变换对航片化影像分析与遥感多光谱影像SPOT XS、Landsat TM和MSS进行融合的方法,并提出了一种改进的方法。试验结果表明:本文提出的方法行之有效。融合后的影像在很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,空间分解力较我光谱影像提高到近3倍,清晰度也提高了。因而具有更强的解译和量测能力,能进一步提高分类精度、制作专题图的精度,多时相监测能力等。 相似文献
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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。 相似文献
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针对资源一号02C影像,选取主成分变换、高通滤波、小波变换和Pansharp四种融合方法,利用定性与定量的方法对各种方法的融合结果进行评价。结果表明,实验中的四种融合方法,高通滤波效果最好。 相似文献
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针对高分二号(GF-2)卫星全色遥感影像与哨兵二号(Sentinel-2)卫星多光谱遥感影像空间分辨率相差较大且传感器不同导致的光谱或空间信息丢失问题,结合快速离散Curvelet变换对HSV融合方法的分量替换过程进行改进,利用GF-2的高空间分辨率和Sentinel-2的多光谱特性分别设计高、低频系数融合规则,并且与... 相似文献
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针对目前卫星影像数据有丰富的光谱信息但是空间信息不足,而无人机影像空间分辨率高但是光谱信息缺乏的问题,本文将高分二号卫星多光谱影像数据与无人机正射影像数据融合,得到高空间分辨率和光谱信息丰富的融合影像。通过实际数据分别利用PCA、HIS、高通滤波3种常用的图像融合方法进行高分二号卫星多光谱影像与无人机正射影像的融合实验,并通过定性和定量分析的方法从光谱信息保留的完好性和空间信息表达的分辨率2个方面对比分析了3种融合方法的融合效果。 相似文献
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融合光谱-空间信息的高光谱遥感影像增量分类算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种融合光谱和空间结构信息的高光谱遥感影像增量分类算法INC_SPEC_MPext。通过主成分分析(PCA)提取高光谱影像的若干主成分,利用数学形态学提取各主分量影像对应的形态学剖面(MP),再将所有主分量影像的形态学剖面归并联结,组成扩展的形态学剖面(MPext)。将MPext与光谱信息相结合以增加知识,最大限度地挖掘未标记样本的有用信息,优化分类器的学习能力。不断从分类器对未标记样本的预测结果中甄选置信度高的样本加入训练集,并迭代地利用扩大的训练集进行分类器构建和样本预测。以不同地表覆盖类型的AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1Botswana作为测试数据,分别与基于光谱、MPext、光谱和MPext融合的分类方法进行比对。试验结果表明,在训练样本数量有限情况下,INC_SPEC_MPext算法在降低分类成本的同时,分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高。 相似文献