HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型研究

分析提升小波变换的原理,提出HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型,融合同时相ETM+多光谱波段影像和全色波段影像,结合主观目视和客观指标综合评价.研究表明,静态小波变换和提升小波变换方法融合效果都优于常用的HIS,PCA和Brovey方法.且提升小波变换比静态小波变换方法的融合效果更好,提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,并大大提高了影像处理效率.     

基于像素级遥感图像融合方法对比与评价

多时相、不同空间分辨率遥感图像数据融合能较大幅度提高融合图像的解像力,在遥感影像解译中一种好的融合方法可以提高影像的质量,从而提升影像的解译结果。本文以隆昌县为试验区,采用Brovey、PCA、HIS和Gram-Schmidt 4种融合方法对试验区ETM+影像的高空间分辨率Pan波段和多光谱432波段进行融合。通过平均值、标准差、平均梯度、信息熵、相关系数和扭曲程度对这些融合方法进行评价。评价结果表明4种融合方法都能不同程度的改善影像质量,其中Brovey融合法光谱失真度小,清晰度和空间分辨率较高,影像所含信息量丰富,更适合于隆昌ETM+影像的融合处理。     

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。     

ASTER和TM/ETM+遥感数据融合监测土地覆盖变化

在人们纷纷选择IKONOS、QUICKBIRD、SPOT-5等高分辨率影像监测土地利用/覆盖变化之际,以北京海淀区为例,尝试采用Brovey变换和主成分分析(PCA)法融合ASTER、TM/ETM+中等分辨率影像,充分利用ASTER、TM/ETM+数据的多光谱和较高空间分辨率特性,挖掘其在土地覆盖变化监测中的潜力,为大规模监测土地利用/覆盖变化提供科学参考。研究将2003年ASTER多光谱3N、2、1波段与1999年ETM+PAN波段进行Brovey变换;1992年TM543与1999年ETM+PAN波段进行PCA融合,快速发现土地覆盖变化信息。经验证,变化发现精度达92.50%,符合项目精度要求。试验表明:在缺乏高分辨率影像的地区,选择价格相对便宜的AS-TER和TM/ETM+数据,采用Brovey变换和主成分分析(PCA)法进行融合,可有效监测土地覆盖变化,节约动态监测成本,二者具有很大的应用价值,值得推广。     

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。     

基于资源三号和ETM~+影像的断裂构造解译

以资源三号影像、ETM+影像为数据源,在分析断裂构造遥感影像特征基础上,研究断裂构造解译中的遥感图像处理方法,运用灰度拉伸、图像融合、定向滤波等方法进行增强处理,依据解译标志进行人机交互解译。对鄂尔多斯盆地的断裂构造进行了综合分析,证明高空间分辨率的资源三号影像与多光谱分辨率的ETM+影像相结合的遥感技术在断裂构造解译方面具有可行性。     

城市地区多尺度遥感影像融合研究

本文从实际应用的角度出发,以城市地区的Landsat7ETM+影像和QuickBird影像为例,对小波法(WT)、Gram_Schimdt法(GS)、合成变量系数法(SVR)以及基于平滑滤波的亮度变换法(SFIM)四种融合方法在不同尺度的遥感影像之间的融合效果进行了研究,通过定性和定量评价指标对融合结果进行了评价。结果表明:在不同尺度遥感影像的融合中,SVR变换法具有最好的空间信息保留效果,GS变换法、SFIM法以及WT法分别次之;GS变换法具有最好的光谱信息保真效果,SVR法、WT法和SFIM法分别次之。     

不同传感器线性光谱分解反演不透水面的对比——以Landsat ETM+和EO-1 ALI为例

利用线性光谱分解模型,对同日过境的Landsat ETM+和EO-1ALI影像的不透水面信息反演结果进行对比研究,从提取精度、盖度精度两方面对两种传感器影像的不透水面反演能力进行对比。结果表明,ALI反演不透水面的能力优于ETM+,其提取总精度和Kappa系数均高于ETM+高;其均方根误差和系统误差的绝对值都小于ETM+。两者产生差异的原因在于ALI的光谱分辨率和辐射分辨率均高于ETM+。     

TM/ETM+影像大气校正产品质量评价方法研究

对TM/ETM+的大气校正产品质量进行评价是改进影像质量的必要手段。提出采用已有高质量TM/ETM+表面反射率产品作为参考影像评价TM/ETM+的大气校正产品质量的方法。该方法设计了面向产品质量评价的影像光谱采样方案和多时相遥感影像PIFs(pseudo invariant features,PIFs)样本自动识别方法,能对多时相/季相TM/ETM+大气校正产品质量进行评价。试验表明该方法能准确识别PIFs地物,评价结果真实反映了遥感影像大气校正结果准确度。方法具有快速和低成本等特点,能开展规模化应用。     

西宁市城区扩展对比中遥感影像处理技术的探讨

根据西宁市城区扩展监测对遥感信息提取的需要,采用多种方法将具有较高空间分辨率的SPOT遥感图像和具有多波谱的ETM 遥感图像进行增强及融合试验,结果表明:对ETM 影像先进行锐化处理,再将SPOT影像与锐化后的ETM 信息融合,然后对融合后的影像进行去霾处理得到的影像质量最好。     

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。     

小波变换上升方案及其在图像融合中的应用

介绍了小波变换的上升方案,使用上升方案实现了CDF(Cohen-Daubech ies-Feauwell)(2,2)双正交小波。与传统小波变换相比,基于上升方案的小波变换具有构造简单、运算方便的特点,而且可以根据实际需要构造新的小波。在传统小波图像融合算法的基础上,提出了更为通用的小波变换融合方法,在基于子带的融合过程中体现了高频信息的竞争以及低频信息的协同。这既考虑了如何克服因为待融合影像不同的成像方式带来的块效应,又能方便地根据用户需要改善影像融合质量。     

ETM与SPOT影像融合方法比较和评价——以庐山及其周边区域为例

高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日LandsatETM＋与2009年5月6日SPOT5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,HIS变换,改进的HIS变换,高频调制融合法（频域采用Butterworth滤波器．指数滤波器）,HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram—Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Grain—Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的HIS变换,BWO高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的HIS变换,BWO高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。     

基于小波纹理信息的星载SAR图像与TM图像的数据融合

遥感图像的数据融合是当前遥感界研究的热点问题之一。论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，基于小波纹理信息将SAR图像与TM图像进行融合。选取徐州市南郊风景区的Radarsat卫星SAR图像和TM图像进行试验研究，并与颜色变换法融合图像进行对比分析，结果表明，无论是目视解译还是定量分析，该融合方法与颜色变换法相比，将获得更理想的高空间分辨率多光谱的融合图像。     

小波包变换与粗糙集在影像融合处理中的应用研究

针对高分辨率卫星影像提出一种基于粗糙集和小波包分析的融合算法。首先基于图像的粗糙集知识系统采用粗糙增强法对影像进行增强预处理,然后采用小波包对影像融合。实验结果表明融合图像比源图像具有更好的视觉特征。融合后影像不仅很好地保留了原多光谱图像的光谱特征,而且在增强信息锐化度,改善解译的精度等方面均收到很好的效果。     

一种最佳基小波包变换的影像融合研究

在将小波包变换应用于影像融合的过程中,选择不同性质的小波包基,会得到不同效果的融合影像。如何在其中找到性质最好的小波包基,即最佳小波包基,并在此基础上实现影像的融合具有重要的意义。影像融合涉及到两幅影像,最佳小波包基的搜索需要在两棵小波包树上进行,而已有的最佳小波包基搜索算法只能在一棵小波包树上实现。本文提出了一种在两棵小波包树上搜索最佳小波包基的算法,并基于由此算法得到的最佳小波包基,实现了一种新的基于最佳基小波包变换的影像融合。试验结果表明:在采用基于特征的融合规则的条件下,该方法所得的融合影像,无论是在视觉效果上还是在评价指标上都优于由其他小波包变换方法(包括小波变换方法)得到的融合影像。     

A Comparative Investigation of Image Fusion in the Context of Classification

Image fusion assists in visual interpretation, mapping, change detection and many other applications. Multispectral and Panchromatic images are fused to produce images having enhanced spatial and spectral properties. These properties are generally distorted from original images. The aim of this paper is to identify the effectiveness of the several fusion techniques based on the distortions and applications. This paper employs seven image fusion techniques namely, Brovey transform, intensity hue saturation, high pass filter, principle component analysis, UNB Pansharpening, wavelet transform and multiplicative, available in various commercial image processing software. The data for this study are panchromatic image of Cartosat-1 and multispectral image of IRS - P6 LISS 4 sensor of study area, Bhopal Municipal Corporation area, M.P. State, India. The effectiveness of image fusion techniques is determined by quantitative and qualitative assessments. Quantitative assessment is divided into two parts: 1) assessment of fusion techniques by statistical parameters and 2) accuracy assessment of land use maps generated from the fused images. For part 1, three parameters namely, mean bias, correlation coefficient and Q4 quality index, have been used. Based on the results of part 1, UNB Pansharpening and wavelet transform are the best among seven fusion techniques. For part 2, Gaussian and Artificial Neural Network classifiers have been used to generate land cover maps. However, the accuracy results are inconclusive to identify a single best method. Nevertheless, image fusion by wavelet transform has provided best results in both the sector. Hence, wavelet transform is concluded as the best among selected fusion techniques.     

一种光谱信息保持的影像融合算法研究

在介绍遥感图像融合中IHS变换和小波包分析的基础上,提出了一种基于光谱特征保持的IHS变换与小波包分析相结合的图像融合算法。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时融合图像的清晰度和空间分辨率有了很大提高,图像纹理信息也得到了很好的保持。通过对SAR图像与Landsat(TM)多光谱图像的融合实验,证明了该方法的有效性。     

基于HIS变换和WT变换的遥感影像融合

遥感影像信息融合是近年来国际遥感领域的研究热点.传统的遥感影像融合主要是HIS变换法、加权平均法、PCA法等.利用小渡变换(WT)技术进行遥感影像融合是近年来的研究热点,但其直接舍弃了全色图像的低频率分量,在结果图像中容易出现分块效应.本文结合HIS变换和小波变换的互补性,提出了一种基于HIS变换和小波变换的遥感影像融合方法.通过实验、直观和定性分析,新方法既可以增强融合影像的空间细节表现能力,同时也很好地保留了多光谱影像的光谱信息.