多进制小波理论在SPOT和TM影像融合中的应用

二进制小波不适合融合SPOT全色影像和TM多光谱影像；三进制下的Mallat算法对SPOT全色影像和TM多光谱影像进行融合时，由于存在抽取和插值运算，使得融合的结果存在相位失真。为了克服相位失真，本文采用了多进制下的MRAGM算法。试验表明，它能有效地用于融合SPOT全色影像和TM多光谱影像，实现它的关键是构建具有支撑特性的M进制低通尺度函数滤波器。     

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。     

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。     

多分辨率倾斜影像与GeoSLAM激光点云融合精细化建模方法

针对无人机常规倾斜影像建模过程中存在的拉花、空洞、地物悬浮等问题,提出了多分辨率倾斜影像融合GeoSLAM激光点云进行精细化建模的方法。该方法选用无人机和GeoSLAM激光扫描仪采集数据,将多分辨率倾斜影像匹配点云与激光点云进行拼接、点云配准、噪点过滤处理,通过重建大师软件完成倾斜影像和激光点云数据融合建模,并从模型精度、纹理结构上对融合建模模型进行质量评价。结果表明：融合后的三维模型几何结构完整,细节纹理清晰,模型精细度明显提升。     

基于小波多分辨率分析方法的海冰遥感影像数据融合

采用小波多分辨率分析方法，对辽东湾2000－01－18的海冰遥感数据（NOAA／ARHRR和Radarsat/ScanSAR)进行了融合分析，并从几方面对结果作了深入的分析和对比。文中首次采用了小波分析中的多层次分解和重构技术用于数据融合分析。     

多源遥感影像数据融合技术研究

简述了多源遥感影像融合概念以及融合过程、三种融合层次及其优缺点;描述了常用的融合方法及步骤;探讨了遥感影像评价的主客观标准,并总结了多源遥感影像融合需进一步研究的关键技术,为类似的研究提供借鉴.     

城市绿地信息提取中高分辨率卫星影像融合方法研究

利用GS变换、主成分分析、Ehlers变换、Wavelet分析、HIS变换5种方法对城区WorldView-2和PL-1A影像进行融合,并从影像融合质量和绿地信息提取精度两方面对融合方法的有效性进行了评价。结果表明：①5种融合方法中,GS变换融合的效果最好;主成分分析和Ehlers变换融合WorldView-2质量较好,但融合PL-1A影像质量较差;Wavelet变换、HIS变换融合两种影像质量都较差;②用于绿地信息提取时,GS、PCA融合影像获取的精度最高,其次为Ehlers、Wavelet融合影像,均明显高于多光谱影像的提取精度;Ehlers、Wavelet变换精度最低,绿地信息提取精度低于多光谱影像的提取精度。可以得出,影像融合可以明显地提高绿地信息提取精度,5种影像融合方法中,GS变换普适性较好,影像融合质量最好,提高分类精度效果最明显。     

多源遥感影像融合

遥感影像融合能富集同一地区不同数据源的信息大跨度波谱特性影像数据的融合,提供了有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确;大跨度空间分辨力影 融合,有利于改善２多光谱影像的度,增强特征提取和目视判读能力,能有效地用于变化监测。     

水下声图像多分辨率融合研究

针对水下特殊环境的声图像特点,提出了一种基于梯度金字塔的图像融合算法。首先,对已经配准的源图像进行梯度金字塔分解;然后,在多分辨率下对两幅图像构建基于局部邻域的显著性量测和匹配性量测。在构建显著性量测中,针对高分辨率层采用局部梯度,低分辨率层采用局部方差;在构建匹配性量测中,针对高分辨率层利用局部相关性,低分辨率层利用局部方差比,并且利用图像的局部特征指导融合策略。最后,经过合成模块和多分辨率逆变换得到融合图像。声纳图像融合实验结果证明了所提方法的有效性.     

面向多分辨率层次结构的遥感影像分析方法

将输入数据源经过扩展分段处理,形成具有不同分辨率层次结构的影像目标。通过构建同层次目标之间、不同分辨率层次目标之间的关系,将目标识别、目标语义提取以及影像信息提取集成在单一的平台完成。     

利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法

Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点。文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进。首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合。通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的。     

利用小波变换对影像进行融合的研究

基于小波变换可以对影像进行正交分解,而不丢失原来信号所包含的信息。提出了一种Wallis变换、小波变换和IHS变换相结合用于融合的方法,该方法可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率,同时保持原来多光谱影像的色调。     

中巴资源卫星（CBERS-02B）遥感影像数据融合研究

在阐述和分析中巴资源卫星（CBERS-02B）数据特点的基础上,对像素级融合的方法进行分析,重点针对CBERS-02B星上的多光谱和全色数据进行融合算法的实验,分别采用主成分变换和小波变换融合,然后使用PCA与小波分解相结合的融合方法,最后对不同融合算法结果从均值、标准方差、信息熵、扭曲度等指标进行了比较分析与评价。     

SPOT-7遥感图像融合技术对比研究

随着高分辨率影像研究的发展,影像融合成为遥感影像处理领域中一个重要的研究方向。目前对于影像的融合已有很多的方法,如IHS法、HPF法等。本文将以SPOT-7高分辨率影像作为研究对象,探讨经PCA法、Pansharpening法、Gram-Schmidt法、NNDiffuse法这4种融合方法,融合后的影像在保持地物的波谱特征,以及信息识别效果等多方面的各自优势,并通过定性和定量评价来确定适合SPOT-7高分辨率影像的融合方法,实验结果表明:NNDiffuse方法的融合结果最为理想。     

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。