遥感图像像素级融合算法比较

详细介绍了像素级图像融合的原理以及方法,着重分析了目前常用的像素级图像融合的方法,通过实验分析了各种不同融合方法的优缺点,详细的说明了PCA变换、HIS变换、加权平均方法的优缺点,证明了PCA变换是一种应用比较广泛的融合方法。     

像素级遥感图像融合方法研究

本文介绍了基于IHS变换和小波变换相结合的多光谱图像与高分辨率图像融合方法;并利用Matlab平台进行了实验,其结果分析表明得到的融合图像与原多光谱图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富.     

遥感图像的融合方法研究

图像融合是遥感图像处理中的重要一环,本文着重论述了遥感图像的3个层次的融合方法,并进行了对比分析,最后指出遥感图像融合的发展方向。     

基于缨帽变换的遥感图像融合方法研究

本文阐述了图像融合和缨帽变换的意义,针对缨帽变换在植被信息提取方面的优点,提出一种新的基于缨帽变换的遥感图像融合方法。为了验证算法的有效性,在城区遥感图像融合中,将其与其他几种图像融合算法进行比较。实验结果表明,基于缨帽变换的遥感图像融合方法得到的结果图像纹理清晰、结构完整、光谱保持能力强,在城市零星绿地提取中有着显著的效果。     

基于热传导模型的像素级遥感图像融合

通过热传导方程给出了一种像素级遥感图像融合模型和方法：1)给出了空间域内高分辨率图像与低分辨率图像之间的扩散关系,作为特例得到了Brovey变换(Brovey Transform,BT);2)给出了图像融合与增强的统一表达式并得到基于亮度平衡的融合方法;3)低分辨率多光谱图像的方差较小情形,指出基于方差的标准图像融合方法将会丢失高空间分辨率全色图像信息。实验表明,除了图像量化误差以外,所提议的方法不会丢失已知图像的空间分辨率和波谱信息。     

光学遥感影像像素级融合的理论框架

遥感影像像素级融合是遥感信息分析与处理过程中十分常用的处理方法之一,但目前该领域缺乏相应的理论研究.通过对GIF和GCOS模型的对比分析,建立遥感数据像素级融合的统一理论框架,并给出几种具有代表性的融合方法在统一框架下的表达.在此基础上,例证统一理论框架在算法等价性判别、融合性能理论分析、融合算法设计等方面的作用。在此框架下的研究表明brovey变换融合法与基于三角形模型的IHS方法完全等价,PCA方法为GS方法的特例.此外还揭示了组合现有方法以提高融合性能的原理.这些研究结果说明统一理论框架在问题分解方面的合理性和进行遥感影像像素级融合理论分析的有效性.     

遥感影像像素级融合方法比较研究

遥感影像数据的融合对于利用影像进行的分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。文中阐述了IHS彩色空间变换融合法、主成分分析法（PCA）、Brovey法及Gram-schmidt法的算法实现,在此基础上对QuickBird全色波段和多光谱波段进行融合实验,最后从信息熵、灰度均值、相关系数、标准差和视觉效果5个方面综合进行定量与定性评价。分析结果表明,IHS整体上清晰,色调协调,保留了较多的空间信息,细节特征明显,质量较好。     

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。     

ALOS数据像素级融合方法比较研究

遥感数据融合是多源遥感海量数据富集表示的有效途径。如何在提高融合影像空间分辨率的同时最大限度地保持光谱信息是长期以来遥感数据融合研究的焦点内容。本文以ALOS PRISM和ALOS AVNIR-2传感器的数据为数据源,比较研究了遥感领域中常用和代表性的BROVEY、IHS、MULTIPLICATIVE、PCA、WAVELET和HPF六种融合方法,并通过主观评价和定量分析对融合效果进行了综合评价。实验结果表明,HPF方法在显著提高融合影像空间分辨率的同时,有效保持了多光谱影像的光谱信息,是适合ALOS数据的最优融合方法。     

SPOT6遥感图像融合方法比较研究

SPOT6是2012年法国新发射的遥感卫星,具有空间分辨率高、数据采集能力强等特点,但目前在国土资源监管中,尚未形成完善的SPOT6数据处理技术体系。针对SPOT6卫星图像的特点,借助ENVI,ERDAS和PCI等遥感图像处理软件平台,选取相位恢复(Gram-Schmidt)变换法,高通滤波(HPF)法,超分辨率贝叶斯(Pansharp)法和Pan Sharpening法等4种图像融合方法进行融合对比实验,并从3个方面对融合效果进行了评价:首先对融合结果进行图像质量的定性评价;其次,构建了平均值、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数等5个评价指标,对融合效果进行定量评价;最后,借助地物分类精度评价方法,进行了融合后图像的应用效果评价。分析结果表明,对于不同的应用要求,应选择不同的图像融合方法,以期达到最好的应用效果,从而为SPOT6图像在国土资源监管中的应用提供技术支持。     

遥感影像融合方法的精度评价

目前,高分辨率全色遥感影像和低空间分辨率的多光谱遥感影像融合是影像融合技术应用的主流.EN-VI 4.4遥感影像处理软件影像融合处理的工具--SPEAR提供了PCA变换、Gram-Schmid变换、Brovey变换和HSV变换4种专门用于全色与多光谱遥感影像融合的算法.以ETM+全色与多光谱遥感影像融合为例,选择熵、偏差和相关系数3个定量指标,对采用4种融合方法得到的影像进行评价.经综合评价和比较,实验的4种影像融合算法中,Gram-Schmidt变换效果最好.     

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.     

多源遥感影像数据融合技术探讨

针对当前海量遥感数据与相对较低的数据利用率并存的现状,探讨了数据融合的概念,融合的3个层次:像素级、特征级和决策级融合,以及各层次的优缺点、流程和常用的融合方法;并详细阐述了融合影像的评价指标。进行了某地区的融合试验,从而得出对同一地区的遥感影像数据进行融合,可以产生更准确、更完全,更可靠的估计和判断的结论,为类似的工作提供了借鉴。     

多源遥感影像数据融合方法探讨

在简要分析几种常用多源遥感图像融合方法的基础上,着重探讨了基于小波变换融合方法的特点以及小波变换与其他方法相结合使用的优势,为相关工作提供借鉴。     

基于小波变换的遥感图像压缩方法研究

随着遥感技术的迅速发展,遥感图像数据量日益庞大,有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出。数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径,在遥感领域越来越受到重视。本文探讨了利用小波变换对遥感图像进行压缩的技术。     

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。     

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。     

南极区域遥感影像融合处理质量评价研究

南极是地球上对全球气候变化最敏感、响应最迅速的区域之一,针对南极冰盖变化的监测对很多领域有着十分重要的意义。本文针对南极区域选取MODIS与Land—sat ETM＋两种遥感影像,通过ENVI遥感平台,利用包括WAVELET变换法、PCA变换法、BROVEY变换法和HPF变换法等4种影像方法进行融合,并选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,对融合后的影像进行评价。得出结论：ETM＋影像WAVELET算法融合效果最好,而对于Modis影像PCA算法融合效果最好,两种卫星影像对不同尺度的监测都有着各自的优势。     

利用决策级融合进行遥感影像分类

提出了一种基于决策级融合的遥感影像分类方法。该方法对遥感影像特征以最大似然分类器进行预分类,应用Adaboost算法将分类的结果进行决策级融合,实现影像的分类。实验结果表明,该方法的分类精度较传统分类方法有明显的提高。     

RS影像融合效果评价

近年来多源遥感影像融合技术发展迅速,融合方法研究日趋完善,然而融合影像效果评价始终没有统一标准。在系统分析传统评价指标的基础上,从光谱保真度、高频信息融入度两个方面对融合影像的评价进行综合分析,并在这两个方面建立了光谱信息指数与高频信息指数两个指标,然后对其进行综合建立信息量指数,从而在信息量方面加以评价,从而形成一套完整的评价体系。最后应用融合实例对创建的评价体系进行了验证。