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探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题,分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法,提出了基于最优树分解的融合方法。此方法首先将多光谱图像进行IHS变换,然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解,再进行融合,最后进行IHS 逆变换得到融合图像。此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果,而且兼顾了客观上熵最大的原则。 相似文献
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基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合 总被引:10,自引:0,他引:10
针对多光谱图像与金色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与金色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像。实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力。 相似文献
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IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合 总被引:8,自引:0,他引:8
本文针对低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合,提出了一种IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合方法。方法首先对多光谱影像作IHS正变换,得到亮度I、色度H和饱和度S三个分量:然后利用小波变换融合方法,融合多光谱影像的亮度分量与全色影像,并用融合后的影像替代多光谱影像的亮度分量;最后,利用IHS反变换得到新的多光谱影像。试验结果分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法,在增强融合影像的空间细节表现能力的同时,很好地保留了多光谱影像的光谱信息。 相似文献
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针对多光谱图像与全色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法.该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像.实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力. 相似文献
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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. 相似文献
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基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合 总被引:18,自引:0,他引:18
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。 相似文献
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IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像 总被引:9,自引:2,他引:9
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。 相似文献
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基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法 总被引:8,自引:0,他引:8
遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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介绍了基于小波包变换和距离特征选取的影像融合方法:首先对多光谱影像做IHS变换;其次对多光谱影像的亮度分量和全色影像做小波包变换并分别采用加权平均法和距离特征选取法融合低频部分和高频部分;最后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像。以ERDAS8.5软件自带的影像文件为例对这种方法进行了实验,并利用信息熵等标准与其他融合方法进行了比较,实验结果表明该方法能得到更好的融合效果。 相似文献
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SAR和TM图像主成分变换融合中不同主分量替换的比较 总被引:9,自引:1,他引:9
常用的主成分变换融合方法是将一种遥感图像数据代替主成分变换后的第一主成分并进行反变换,从而得到融合信息的方法。但是,信息量较高的第一主成分被替换,往往造成一定的信息损失。本文对TM2、TM3、TM4、TM5和TM7进行主成分变换,然后用RadarsatSAR影像分别替换各主成分,并对其进行反变换。研究表明,与替换第一主成分或原始图像相比,替换第四和第五主成分的结果在信息量上有很大提高,且信息增强,类别间分离度增大,分类精度提高。但是,替换第四、第五主成分的融合结果相差不大. 相似文献