小波变换用于高分辨率全色影像与多光谱影像的融合研究

将小波的多分辩率分析与ＩＨＳ变换相结合,提出了叠加融合的新方法。它先对高分辨率影像进行了小波分解,得到的各小波面叠加到多光谱影像经ＩＨＳ变换后的强度Ｉ影像像中,使得融合影像最大限度地保留了多光谱影像的光谱信息,保持了原多光谱影像的反差,同时提高了它的清晰度和空间分辨率。     

基于多进制小波的SPOT全色影像和多光谱遥感影像融合

基于多进制小波理论,本文研究了ＳＰＯＴ全色影像与多光谱遥感影像数据融合的理论和方法,并在三进制情形,对１０ｍ分辨率ＳＰＯＴ影像和３０ｍ分辨率多光谱影像进行了实验,同时对实验结果进行了分析和讨论。理论和实验表明,基于多进制小波的遥感影像数据融合具有好的效果,并可用于广泛的研究领域。     

多光谱遥感影像与高分辨率全色影像融合研究

选取浙江省绍兴市作为研究区 ,探讨了IHS变换、PCA变换及Brovey变换等融合方法 ,发现Brovey变换更适合于多光谱数据与高分辨率全色数据之间的融合。     

顾及光谱特性的多光谱与全色影像HIS融合方法

应用CHIS(Generalized-Hue-Intensity-Saturation)变换融合多光谱影像与全色影像中存在的光谱扭曲问题,主要是由于变换后的I分量与全色影像之间差异过大.为此,本文提出了一种基于统计关系定权的I分量计算方法,从数据整体角度考虑,在不能获取I分量与多光谱影像准确函数关系情况下,通过各波段影...     

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。     

基于频率缓冲区模型的全色与多光谱遥感影像融合算法

分析了全色与多光谱遥感影像融合的难点,提出了频率缓冲区模型,实现了基于频率缓冲区模型的多特征联合的融合算法。     

ALOS全色与多光谱影像融合的土地覆盖分类

利用Brovey、HighPass Filter和Gram-Schmidt 3种融合方法,对ALOS卫星全色与多光谱影像进行融合,并对融合后影像进行土地覆盖分类研究,从定性分析和比较融合后影像的分类精度2个方面综合评价了3种融合方法的效果。结果表明,3种融合方法都提高了影像的空间分辨率,Gram-Schmidt和HPF融合后影像光谱保持性好,同时3种融合方法不同程度上提高了影像的总体精度和Kappa系数,Gram-Schmidt最高,Brovey次之,HPF最弱,但对于不同地物分类精度又不尽相同,从整体分类结果来看,Gram-Schmidt最优。     

基于小波变换的影像信息融合方法

文中提出了一种基于小波变换的影像信息融合方法来提高遥感影像的几何分辨率，该算法的基本思想是：首先利用小波正变换算法将待处理的两幅影像分解成不同分辨率的子图像，然后在一定的准则下对不同分辨率的子图像进行信息融合处理，最后利用小波重建算法对融合子图像进行小波逆变换处理，得到信息融合后的高质量图像，实验表明该方法是可行的。     

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。     

资源三号卫星全色与多光谱影像融合方法

在处理新型高分辨率遥感卫星影像时,传统的像素级融合方法会引起绿色植被区域较大的光谱扭曲.本文提出一种适合资源三号卫星影像的融合新方法,可以很好地解决此问题.首先对全色图像进行低通滤波并下采样得到退化后的图像HP,利用回归方法建立多光谱影像与图像HP的方程求解回归系数,考虑到绿色植被颜色失真严重,采用NDVI进行分类,分别求取绿地和非绿地的回归系数进行分类融合.试验结果证明,该方法在提高多光谱影像分辨率的同时,尽可能多地保持了光谱信息,特别是绿色植被区域,融合效果要好于其他方法.     

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。     

开封市Spot5全色波段与多光谱影像融合评价

以Spot5全色波段与多光谱波段为例,用PCA、Brovey、IHS等三种像素级融合方法对其进行融合研究。分别运用灰度均值、相关系数、平均梯度等三个传统的指标在影像亮度、光谱保真度以及高频信息融入度三个方面对其评价。最后综合这些指标在信息量以及融合指数方面对融合影像进行综合评价,从而建立一套完整的影像评价体系。     

用马尔科夫网对多光谱遥感图像进行波段最优融合

研究马尔科夫网的概念方法,分析它在空间数据挖掘中的作用与意义,以多光谱遥感为例广泛研究以多种迹度量建立多波段遥感图像间的马尔科夫网,并以此为根据实现波段最优融合.研究表明,马尔科夫网可以很好地揭示空间数据间的抽象相邻关系,是数据深入处理的依据,同时这种网络自身就具有表达知识的意义.并提出未来应用方向.     

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。     

高空间分辨率影像和多光谱影像融合的研究

从卫星影像的成像过程出发,揭示了卫星影像所含信息的物理内涵,从频率域特性出发得出了高空间分辨率影像和多光谱影像可以融合的物理基础,为寻找一种较好的融合方法提供了理论依据。     

基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中，IHS变换法与小波变换法具有互补性，文中把这两种方法结合起来，提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法。通过对具体影像的实验证明，该方法是有效的，达到了预期的目的。