遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。     

小波变换与FCM聚类的QuickBird影像特征空间识别分析

遥感影像分类是应用遥感影像进行地学分析等其他应用的重要准备工作,它的精度将直接影响到后续的分析工作。纹理特征对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有重要意义,小波变换的"时-频"分析方法在遥感影像纹理分析方面有着独特的优势。本文采用QuickBird影像,利用小波分解得到影像的纹理特征,结合光谱响应值组成特征空间,再利用模糊C均值聚类方法对影像进行分类。实验结果显示:加入了纹理特征的影像分类精度有所提高,同时,同一类地物的内部均一性有所改善。小波分析对于细微纹理特征的提取效果比粗纹理要好。     

结合ASIFT和归一化的抗仿射变换遥感影像盲水印算法

针对遥感影像使用过程中,含水印影像经过仿射变换后水印与影像的同步性被破坏,导致水印无法正常检测的问题,本文提出了一种适用于遥感影像的抗仿射变换盲水印算法。首先通过ASIFT算法提取影像具有仿射不变性的特征点,根据特征尺度的大小与特征点间的欧式距离筛选适量特征点,构造对应的正方形特征区域;然后通过计算特征区域的仿射不变矩得出归一化变换函数的参数,对特征区域进行归一化处理,并以归一化特征区域的不变质心为中心提取子区域作为水印嵌入区域,对该区域进行二级离散小波变换,得到水印嵌入区域的低频信息;运用量化嵌入规则将水印嵌入到低频信息中,依次进行低频信息逆小波变换,水印嵌入前后特征区域差值图像反归一化,最后将反归一化差值图像叠加在原始影像特征区域上,完成水印的嵌入。实验选用了3000像素×3000像素的高分二号遥感影像作为载体影像,含版权信息的二值图像作为水印,实验表明：含水印的遥感影像经过旋转、平移、缩放在内的仿射变换后,仍能准确提取水印信息;算法可有效抵抗加噪、滤波、裁剪等常规水印攻击,攻击后影像提取的水印与原水印相关系数均高于0.9;水印具有良好不可感知性;在水印提取时无需原始遥感影像,属于盲水印算法。     

基于小波变换及Matlab的遥感图像压缩效果分析

主要对小波变换在遥感图像压缩中的应用进行了研究。首先对小波变换理论及其实现进行了简要的介绍。然后,重点分析了小波变换分解层次、阈值选择对图像压缩效果的影响。利用MATLAB小波工具箱提供的小波变换函数,采用haar小波、db小波、sym小波、coif小波、bior小波进行遥感图像压缩,并对压缩效果进行了分析比较。结果表明,随着压缩倍数的增加,所需小波变换的分解层次也相应增加;但当压缩倍数选定后,对于大小一定的遥感图像,小波变换分解层次达到某一定级次时,再增加变换的分解层次,对压缩效果的作用甚微。因此,当图像大小一定时,压缩倍数和小波变换的分解层次之间存在一个较佳匹配问题。同时,通过实验数据,说明了在小波压缩过程中,阈值对压缩图像的压缩比和能量保持比的定量影响,表明将小波变换用于遥感图像压缩具有压缩比大,压缩效率高的优点。实验结果为小波变换在遥感图像压缩中的实际应用提供了理论参考。     

网络环境下的遥感影像金字塔纹理压缩算法与实验

 建立不同分辨率的遥感影像金字塔模型是现阶段虚拟地球平台的主要技术手段,遥感影像数据的高效压缩是模型应用的基础。论文在分析多种图像压缩技术的基础上,提出以小波变换的JPEG2000标准来压缩网络环境中遥感影像金字塔的纹理瓦片数据。首先,介绍了小波变换的JPEG2000标准的基本原理和EBCOT算法特点,然后,结合实例实现了网络环境中遥感影像金字塔纹理压缩/解压缩的具体过程,对4幅影像图像进行5级离散小波变换,分别对在1024×1024、512×512、256×256、128×128、64×64不同分块大小和1∶15、1∶30、1∶60不同压缩倍率情况下进行图像压缩和重构耗时实验,通过改变分块大小参数和压缩倍率,对压缩性能进行了对比分析,最后,从主观视觉质量和客观辐射质量,对JPEG2000压缩、DXT压缩和JPEG压缩几种方法的压缩图像进行了评价与对比分析。实验结果表明,小波变换的JPEG2000具有高质量、高压缩率、良好的抗误码能力等特性,重构图像的视觉质量与原始图像相比人眼看不出失真,而峰值信噪比较好,是一种简单有效、易于快速实现的压缩方法,更适合于网络环境下空间遥感图像数据的近无损实时压缩。     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表明：基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波相比效果更好。     

小波变换和数学形态学的高分辨率图像居民地识别

利用小波变换和数学形态学的方法对高分辨率遥感影像的面状地物居民地进行识别提取。经实验结果得出, 利用小波变换对图像进行纹理分割,而后再用数学形态学的基本运算组合成的各种算子,选择合适的结构元素,可以完成图像居民地的提取,并进行了矢量跟踪,得出的结果可以直接应用于GIS。     

基于MATLAB的HIS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法.在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量Ⅰ与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合.融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择.通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coit5作为小波基函数,进行三层小波分解.小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数.从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好.实验表明,将ETM 多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征.     

基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。     

基于小波变换与RBF神经网络的GNSS水汽值预测研究

利用小波变换与RBF神经网络方法预测河北省GNSS水汽值。首先对GNSS测站水汽序列进行小波分解,然后利用RBF神经网络对小波分解的高频与低频信号进行预测,最后通过实验选择合适的高频与低频信号结果重构获得GNSS水汽值预测值。以实测GNSS水汽值为标准,基于小波变换与RBF神经网络预测的GNSS水汽值精度高于单一RBF神经网络预测精度,但预测结果的精度随着预测时长的增加而降低。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建方法研究

光学遥感影像在资源、环境、灾害、交通和城市等领域有着非常重要的应用价值,但高分光学遥感影像获取成本高,在一定程度上限制了推广和普及.自基于卷积神经网络的超分辨率重建模型(SRCNN)被提出后,深度学习在图像超分辨率重建技术方面迅速应用.本文提出了基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分重建方法,使用AID、NWPU-RES...     

多源遥感数据融合应用研究

多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。本文对多源遥感数据融合算法的应用特点,从基于像元的融合、特征的融合以及决策级融合3个层次上进行了详细的分析,并以河北丰宁县为例,说明遥感数据融合方法在遥感信息提取中的具体应用:对所用数据进行预处理,然后对1999年Landsat TM数据进行主成分变换,前3 个主成分占总信息量的97.8%,主成分逆变换后的结果影像更清晰,层次更丰富。信息提取时选择TM全色和主成分变换后的多光谱数据融合后的影像,波段4、3、2和波段5、4、3的彩色合成方案,并对植被指数和穗帽变换后的绿度指数进行了分析,遥感影像与DEM以及与GIS空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度。最后分析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向。     

JPEG 2000编码参数对遥感影像压缩质量的影响

离散小波变换和EBCOT编码是JPEG 2000标准的核心技术,调整其编码参数对图像压缩性能有重要影响。将压缩后影像与原始影像做对比,通过大量实验重点分析小波变换级数和码块大小对不同压缩倍率下重建图像质量的影响,并给出不同压缩比下编码参数的适宜取值范围。实验结果表明,影像进行中、低倍率压缩时,可以设置较低的小波变换级数(2级或3级)和较小的码块大小(如8×8或16×16)对图像进行编码;影像进行较高倍率压缩时,需要设置较高的变换级数(4级或5级)和较大的码块大小(如32×32)使图像获得较高的重建质量。相关结论为影像压缩实际参数的选择提供依据。     

多分辨率分解的遥感影像融合方法对比分析

有效地将高空间分辨率全色影像和低空间分辨率的多光谱影像融合起来,对影像上地物的识别具有重要的意义。随着多分辨率分析思想在图像处理中的应用,出现了许多新的多分辨率分解的遥感影像融合方法。典型的方法有:Mallat小波变换(DWT)、àtrous小波变换(SWT)、无下采样轮廓变换(NSCT),以及这些方法分别与IHS和PCA变换相结合的融合方法。在IKONOS上选取了两个具有不同地物覆盖类型的实验区进行融合实验,从光谱保真度和高频信息融入度两方面,对这些方法进行了定量评价和分析。研究表明,多分辨率分解的影像融合方法均具有较好的高频信息融入度,其中,DWT、SWT、NSCT融合方法在高频信息融入度方面最优;DWT、SWT、NSCT与IHS、PCA相结合的融合方法在光谱保真度方面,不仅优于它们自身,也明显优于传统的IHS、PCA方法,其中,NSCT和PCA变换相结合的融合方法,在光谱保真度方面最强。     

光谱与空间维双重稀疏表达的高光谱影像分类

高光谱遥感影像的稀疏分类是当前遥感信息处理的研究热点。本文提出一种光谱与空间双重稀疏表达的高光谱遥感影像分类方法（WSSRC）。首先利用小波字典对光谱维进行稀疏表示,将光谱维稀疏分类转化到小波域稀疏分类;其次,考虑空间邻域地物光谱的统一性和差异性,对邻域内像元分别进行稀疏编码,并对编码进行累加聚合;然后,利用聚合后的稀疏编码构造线性分类器对高光谱影像进行分类;最后,通过2幅标准的高光谱影像数据验证了本文所提出的方法。实验结果表明,该方法能有效地提高影像的分类精度。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物(如建筑物)的自动提取提供一个有价值的参考。     

改进的分水岭变换算法在高分辨率遥感影像多尺度分割中的应用

由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。     

NSCT与GS变换的资源三号卫星数据融合方法研究与应用

资源三号卫星遥感数据是一种新型遥感影像,目前尚未有一种专门适用于资源三号卫星融合的方法。因此,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与Gram-Schmidt(GS)变换相结合的融合方法,将非下采样Contourlet变换增强的空间信息用于补充具有高保真度Gram-Schmidt变换融合算法在影像清晰度方面的不足。采用线性回归的方法模拟低分辨率全色影像,将高分辨率全色影像、低分辨率全色影像及两者差值的细节影像分别进行非下采样Contourlet变换,对所得的高低频系数采取不同的融合策略进行自适应融合处理,得到新的全色影像。由低分辨率全色影像取代GS正变换第一分量,非下采样Contourlet变换得到的全色影像取代GS反变换第一分量,进行Gram-Schmidt正交变换,得到融合影像。与大多存在光谱扭曲的传统融合方法相比较,本文方法在光谱保真度、空间清晰度及地物分类精度方面都有明显的优势,说明该融合方法是一种适合资源三号卫星数据多光谱与全色影像融合的方法。