基于色彩变换的遥感影像融合研究

针对多光谱和高分辨率全色影像的融合,本文对IHS、HSV、lαβ等几种常见的基于色彩变换的融合方法进行了详细的介绍。通过对融合影像光谱损失的分析,改进了基于IHS变换的融合方法;通过实验对两组影像融合效果进行了全面的分析对比。实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保证影像的光谱质量。     

多源遥感影像数据的融合方法探讨

在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用.     

天绘一号卫星影像的融合及评价研究

利用HPF、Mod.HIS和Pansharp等3种遥感影像融合方法,对我国第一颗传输型立体测绘卫星天绘一号的01星长春某区域全色与多光谱影像进行影像融合,并采用几种常用定量分析方法进行详细评价.结果表明,HPF遥感影像融合方法对获得的成果在失真程度、细节表现能力及图像的信息保有量方面是3种方法中是最佳的.     

CBERS-02B星HR与多光谱影像融合及评价

CBERS-02B星搭载了高分辨率全色相机HR和多光谱传感器CCD,HR影像可以与CCD影像融合,优势互补形成新的影像,既保持HR的高空间分辨率又保持CCD的光谱分辨率,HR影像同样可以与其它传感器影像融合形成新的影像。本文使用6种不同的融合方法融合HR与多光谱CCD以及SPOT5多光谱影像,并对融合结果进行了定性和定量评价,得到了HR与SPOT5多光谱影像融合较好的方法,表明了HR与其它传感器影像融合的潜力,同时也对HR和SPOT5多光谱融合影像及与CCD融合影像进行了初步的对比分析。     

基于多源卫星影像SVM分类方法的研究

简要介绍了卫星影像的预处理过程--纠正和融合,对3种常用融合方法SFIM融合、HIS融合和Brovey融合进行了分析比较,在此基础上对卫星影像的分类方法进行了比较分析,重点研究并详细介绍了多源卫星影像SVM分类方法.     

用于地形图更新的ETM+影像彩色融合方法

利用LandSat-7 ETM 影像快速更新1∶25万地形图是一种行之有效的方法,为达到地形图更新的目的,必须提高影像的判读效果.文中在介绍几种常用融合算法的基础上,提出了一种较为简单的加权平均融合算法,并对几种常用融合方法进行了比较研究,最后利用联合熵和平均梯度对融合结果进行了客观评估.     

基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法研究

在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。本文阐述了小波变换的Mallat算法和a′Trous（多孔）算法,在此基础上,作者提出了一种基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法（MRAGM算法）,以SPOT全色影像与TM多光谱影像融合为例,详细给出了算法和解算步骤,最后分别用三种方法对SPOT高分辨率全色影像和TM低分辨率多光谱影像进行了融合,并且对融合后的影像从定性和定量方面都进行了评价,可以得出MRAGM方法比Mallat算法和a′Trous（多孔）算法的融合效果要好。     

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。     

一种国产高分卫星遥感影像变分融合方法

由于现有全色/多光谱融合方法对国产高分卫星遥感影像数据特点考虑不足,提出一种针对国产高分卫星遥感影像的变分融合方法。该方法充分考虑融合影像波段间光谱关系的保持,构建基于光谱梯度的三维光谱高保真模型,并针对国产高分卫星全色影像存在模糊降质的数据特点,发展顾及模糊降质的空间增强模型。在此基础上,结合影像先验知识建立融合目标函数,最后采用梯度下降法优化求解得到融合影像。通过高分一号(GF-1)和高分二号(GF-2)影像数据对提出的融合方法进行实验验证,并与典型GS,PRACS和ATWT-M3等融合方法分别从定性和定量2方面进行比较分析。实验结果表明,该融合方法充分考虑了国产高分卫星影像数据特点,在对照实验的几种方法中得到了最优的融合结果,可在有效提升多光谱影像空间分辨率的同时,很大程度上保持原有的光谱信息。     

基于多进制小波变换的遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的理论和方法,然后在讨论多进制小波理论的基础上,提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法,该算法根据待融合影像分辨率之比确定采用多进制小波,从而最大限度的利用了待融合影像的信息,防止影像信息的丢失.通过对具体影像的实验,证明融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息,同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率.文中给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱波段影像、SPOT全色影像与TM影像的融合结果,并与其他方法进行了比较,证明了本方法的优越性和自适应能力.     

基于INPHO系列软件的数字正射影像图的制作

INPHO是德国专业的数字摄影测量系统软件，包含空三加密、数字地面模型匹配、及数字正射影像纠正、影像拼接等日列软件。本文以数字航空影像（DMC影像）为例，阐述利用INPHO制作正射影像图的方法，进一步指出制作过程中的一些注意事项。     

基于遗传算法的影像分级决策融合

在传统的影像单级融合技术基础上提出了基于遗传算法的分级影像决策融合方法，该方法适用于影像之间的冗余度、互补程度和融合顺序均未知的情况。算法采用模糊逻辑和遗传算法确定了影像间的冗余度和互补程度，并由此得出了近似的影像最优分级决策融合方式，最后通过实验比较了分级融合、单级融合以及源影像的目视效果和数学统计结果。     

基于直线和区域特征的遥感影像线状目标检测

针对高分辨率航空遥感影像中线状目标的特点,提出一种结合区域和直线特征识别线状目标的方法。在基于标记点分水岭变换进行初始分割的基础上,利用关于目标的知识和区域邻接图(RAG)对感兴趣区域进行合并,得到最终检测结果。实验结果表明,本文方法可以有效地从遥感影像中提取线状目标。     

应用分水岭变换与支持向量机的极化SAR图像分类

结合分水岭变换与支持向量机的特性,提出一种新的极化SAR图像分类算法。其基本思想是先通过分水岭变换及区域合并处理,将极化SAR图像分割成一系列同质区;再以同质区为基本单元,进行特征提取及样本选择后采用支持向量机分类。实验结果表明,该算法可有效降低相干斑对分类的影响,与传统基于像素的SVM算法相比,其分类精度有显著的提高,且结果也更易于理解。     

基于相拟性准则的SAR图像分割方法

提出一种以似然差函数作为相似性衡量标准的SAR图像分割方法。首先根据SAR图像的强度分布特性，通过仿真，发现两个具有相同分布的均匀区域合并成一个区域后，它们的似然差函数近似与区域的大小和均值无关，而仅与SAR图像的视数有关。在此基础上对两个相邻区域的似然差函数进行简化，获得它的概率密度函数的解析形式。选取一定的虚警率，计算出两个相邻区域之间存在边界的似然差函数的阈值。然后根据似然差函数和区域的形状的约束建立融合代价，使得所有可以融合的区域按照一定的顺序融合。当没有区域可以进一步融合时，就获得SAR图像的最终分割结果。     

Unsupervised evaluation-based region merging for high resolution remote sensing image segmentation

Image segmentation has a remarkable influence on the classification accuracy of object-based image analysis. Accordingly, how to raise the performance of remote sensing image segmentation is a key issue. However, this is challenging, primarily because it is difficult to avoid over-segmentation errors (OSE) and under-segmentation errors (USE). To solve this problem, this article presents a new segmentation technique by fusing a region merging method with an unsupervised segmentation evaluation technique called under- and over-segmentation aware (UOA), which is improved by using edge information. Edge information is also used to construct the merging criterion of the proposed approach. To validate the new segmentation scheme, five scenes of high resolution images acquired by Gaofen-2 and Ziyuan-3 multispectral sensors are chosen for the experiment. Quantitative evaluation metrics are employed in the experiment. Results indicate that the proposed algorithm obtains the lowest total error (TE) values for all test images (0.3791, 0.1434, 0.7601, 0.7569, 0.3169 for the first, second, third, fourth, fifth image, respectively; these values are averagely 0.1139 lower than the counterparts of the other methods), as compared to six state-of-the-art region merging-based segmentation approaches, including hybrid region merging, hierarchical segmentation, scale-variable region merging, size-constrained region merging with edge penalty, region merging guided by priority, and region merging combined with the original UOA. Moreover, the performance of the proposed method is better for artificial-object-dominant scenes than the ones mainly covering natural geo-objects.     

基于小波包的遥感图像融合方法

介绍了一种基于小波包的遥感图像融合方法,实验采用熵、光谱扭曲指数和边缘指数等作为评价融合质量的定量指标,表明了通过这一融合方法比传统的IHS,PCA,HPF以及小波融合具有更高的光谱信息保持和纹理信息增强能力。     

带有区域分裂自适应细化过程的SAR海冰图像分割

受海冰自身特性、成像系统特性和环境因素的影响,合成孔径雷达SAR海冰图像具有非平稳、尺度依赖的空间结构,现有的单马尔可夫随机场MRF模型分割方法只能较好地适应非平稳性,对海冰场景的多尺度结构考虑仍然是全局的。为此,本文提出了一种区域分裂过程与二叉树分层结构自适应更新相结合的单MRF图像分割方法。首先利用单MRF模型的全局迭代权值完成初始区域合并,同时以二叉树形式保护合并过程的记录。所设计的分层合并算法可保证二叉树结构的节点数与场景中的对象尺度具有正相关性。随后的细化分裂并不产生新的区域,只是返回到初始配置。依据场景中不同区域对象的尺度,自适应地调整空间语境模型中的尺度权值,实现区域更新。实验表明,该方法有效提高了带有多尺度结构SAR海冰场景的分割精度。     

高分辨率遥感影像并行分割结果缝合算法

采用基于数据并行的遥感影像分割实现过程,提出了一种新的数据缝合算法解决分割结果合并问题。分割效果对比和运算效率分析等实验结果表明,此算法保持了分割结果合并后的边界正确性,使并行化分割在提高运算效率的同时保证了分割结果的可信度。     

利用小波变换的高分辨率多光谱遥感图像多尺度分水岭分割

为了减少仅用分水岭变换而导致的过分割问题,本文提出利用小波变换的多尺度处理方式用于融合后多光谱QuickBird图像的分割。整个分割过程包括多尺度图像表示、图像分割、区域合并和结果映射等过程。首先,依据原始图像的大小确定分解尺度并用小波变换产生各波段的低尺度图像。采用相位一致模型提取各近似系数的梯度,并逐尺度地融合各梯度图。分析不同尺度下的不同地物的局部梯度方差,以选择最佳的小波分解尺度。然后,通过移动阈值与扩展最小变换,利用多层次标记提取方法标记均质区域。进而,在梯度重建的基础上利用标记分水岭变换得到分割图像。其次,采取空间相邻关系、面积、光谱与纹理等多约束策略,以搜索最小合并代价的方式合并最初分割区域中的邻接区域对。最后,修改细节子图并进行小波逆变换将最初分割结果投影到更高尺度图像,同时处理边界上的像元以保持区域边界直至原始图像。实验结果表明本文方法不仅能够用于高分辨率多光谱遥感图像的分割,而且缓解了过分割问题且取得了较准确的分割效果。