PERFORMANCE EVALUATION OF SEVERAL FUSION APPROACHES FOR CCD／SAR IMAGES

Several image fusion approaches for CCD/SAR images are studied and the performance evaluation of these fusion approaches is completed in this paper,Fistly,the preprocessing of CCD/SAR images before fusion is fulfilled,Then,the imager fusion methods including linear superposition,nonlinear operator method and multiresolution methods,of which the multiresolution methods include Laplacian pyramid ,ratio pyramied,contrast pyramid,gradient pyramid,morphological pyramid and discrete wavelet transform,are adopted to fuse two types of images ,Lastly,the four performance measures,standard deviation,entropy,cross entropy and spatial frequency,are calculated to compare the fusion results by different fusion approaches in this paper,Experimenteal results show that contrast pyramid,morphology pyramid and discrete wavelet transformation in multiresolution approaches are more suitalbe for CCD/SAR image fusion than other ones proposed in this paper and the objective preformance evaluations of CCD/SAR image fusion approaches are effective.     

基于双树复小波变换图像融合方法

基于离敞小波变换的图像融合算法在特征表达上存在不足,将双树复小波变换引入到彩色图像融合中,对彩色图像的3通道分别进行融合,各通道低频取加权平均,高频去较大值的方法.融合效果评价除了使用均方根误差、峰值信噪比和熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法.实验结果表明,获得的融合图像效果较好,优于离散小波融合算法.     

遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。     

ENVISAT ASAR数据与CBERS-02数据的融合与应用

本文首次利用ENVISAT ASAR交叉极化模式数据与中巴地球资源卫星02星(CBERS 02)CCD数据进行融合,对融合后的图像进行分析和讨论。通过对IHS变换融合、主成分分析融合和小波变换融合比较分析发现,采用IHS变换融合具有更好的目视判读效果,但是由于ASAR数据受到相干斑噪声的影响,在滤波去噪后,使融合图的空间分辨率变低。另外,该融合图包含了地物的VV极化和HH极化后向散射特征,使地物结构形态、复介电常数和地物的光谱信息等重要的地物参数信息都包含在融合图中,增强了区别地物的能力,就农作物的目视解译和分类而言,精度得到了较大的提高。     

基于小波变换的SAR图像噪声滤除方法

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量,降低图像的可判读性。常用的空间自适应滤波方法在滤除噪声的同时,损失了图像中的大量边缘细节信息。介绍了一种基于小波变换的SAR图像噪声消除方法,充分考虑噪声的统计特征,并把小波变换与空间滤波两者有机结合起来。通过滤波实验与其它滤波方法的对比。表明此小波滤波方法能更有效地消除SAR图像中的斑点噪声,而且能有效地保持图像中的纹理细节和边缘信息．     

一种以CCD拼接结构的航空相机智能调焦方法

 航空相机在执行对地观测任务时, 需要精确地调焦控制系统实时调整镜头焦距以获得清晰的图像。本文以航空成像运行模式下的CCD拼接结构的特点,提出了一种智能的航空相机小波调焦方法。将图像处理的清晰度评价方法引入航空相机调焦系统,并考虑人类视觉系统(HVS)的特点设置权值,使评价效果更符合人类的主观感受。本文分析了小波基函数的性质,通过比较得出了采用symlet2小波进行三层分解构造的清晰度评价函数,对不同细节丰富程度的图像具有适应性,得到了灵敏度鲁棒性好的评价函数。并选取细节丰富的区域作为评价函数,详细地介绍了结合航空成像设备CCD拼接结构的特点,进行智能调焦的实现原理及方法。理论分析及仿真试验证实了该算法的可行性及有效性。相比传统评价方法具有较高的灵敏度,小波调焦方法的效率能够满足航空相机实时调焦的需求。     

基于MPI的大规模遥感影像金字塔并行构建方法

影像金字塔是实现影像数据多分辨率组织的重要方式,是提高影像可视化性能的有效手段。传统串行金字塔构建算法,对大规模影像数据的构建性能已无法满足遥感影像快速浏览的预处理需求。故此,其成为一个亟待解决的问题,而利用多核、多节点的高性能集群计算环境和并行机制是一个重要的技术途径。本文在共享外存的高性能集群环境下,提出使用消息传递接口(MPI)的金字塔并行构建算法,对构建遥感影像金字塔过程中的重采样与I/O 过程进行并行处理,大大缩短了遥感影像金字塔构建时间。实验结果表明:(1)该算法比传统串行构建方法的加速效果明显,对于单波段遥感影像,其加速效果可达到GDAL的5 倍以上,而对于多波段遥感影像,加速效果可达到GDAL的2 倍以上;(2)遥感影像数据量越大,并行构建算法加速效果越显著,对于大规模的遥感影像,本文提出的金字塔并行构建算法的速度可达到GDAL的10 倍左右。     

一种基于视觉特征的多分辨率快速图像融合方法

以红外与可见光图像融合为例,提出了一种基于图像视觉特征相关量值的多分辨率快速图像融合方法.该方法先利用CDF9/7小波将输入图像进行提升分解,然后在对分解后的小波系数矩阵采用视觉特征进行融合处理,最后通过提升逆变换得到重构图像.实验表明该方法即使在图像信噪比较低的情况下,仍能得到较好的熵、边缘及较高分辨率的效果,且执行效率高.     

网络环境下的遥感影像金字塔纹理压缩算法与实验

 建立不同分辨率的遥感影像金字塔模型是现阶段虚拟地球平台的主要技术手段,遥感影像数据的高效压缩是模型应用的基础。论文在分析多种图像压缩技术的基础上,提出以小波变换的JPEG2000标准来压缩网络环境中遥感影像金字塔的纹理瓦片数据。首先,介绍了小波变换的JPEG2000标准的基本原理和EBCOT算法特点,然后,结合实例实现了网络环境中遥感影像金字塔纹理压缩/解压缩的具体过程,对4幅影像图像进行5级离散小波变换,分别对在1024×1024、512×512、256×256、128×128、64×64不同分块大小和1∶15、1∶30、1∶60不同压缩倍率情况下进行图像压缩和重构耗时实验,通过改变分块大小参数和压缩倍率,对压缩性能进行了对比分析,最后,从主观视觉质量和客观辐射质量,对JPEG2000压缩、DXT压缩和JPEG压缩几种方法的压缩图像进行了评价与对比分析。实验结果表明,小波变换的JPEG2000具有高质量、高压缩率、良好的抗误码能力等特性,重构图像的视觉质量与原始图像相比人眼看不出失真,而峰值信噪比较好,是一种简单有效、易于快速实现的压缩方法,更适合于网络环境下空间遥感图像数据的近无损实时压缩。     

雷达与光学图像小波融合方法研究

本文基于区域差的绝对值,提出了一种新的双正交小波融合算法,并应用于TM与JERS-1SAR的融合研究中。该方法与传统的小波融合相比,更能充分利用参与融合影像的信息,具有更强的数字图像细节表征能力;与基于区域方差的小波融合相比,具有更小的计算量;与主成分融合、乘法融合及Brovey融合等方法相比,具有更好的光谱保持能力,且该小波融合结果更清晰。实验表明,该算法是一种实用有效的融合法。     

一种由粗到精的光学与SAR遥感图像配准算法

由于光学遥感图像和SAR图像具有明显的非线性强度差异,且SAR图像存在斑点噪声,使得其配准存在较大难度。为此,本文结合基于特征和基于区域图像配准方法的优点,并组合为混合模型,提出一种由粗到精的自动配准算法。以光学遥感图像和SAR图像分别为参考图像和待配准图像,先以基于特征点的SAR-SIFT完成粗配准,再以基于区域的ROEWA-HOG完成精配准。① 采用SAR-SIFT算法进行特征点检测和特征匹配来计算图像的仿射变换模型,以消除参考图像和待配准图像之间明显的旋转、尺度和平移差异,至此完成图像粗配准;② 在此基础上利用分块Harris角点检测在参考图像上获得特征点,并根据特征点确定待配准图像上的同名点搜索区域;③ 计算图像的ROEWA梯度,构造以特征点为中心的模板区域内的HOG特征向量,以SSD作为相似性测度搜索待配准图像上的同名点,完成高精度的图像配准;④ 进行图像配准实验,对配准结果进行目视检查和精度评估。经过多组光学与SAR图像配准实验,验证本文算法能够结合基于特征和基于区域的图像配准方法的优点,较好地抵抗光学与SAR图像之间的非线性强度、旋转、尺度、平移差异和SAR图像的噪声影响,并逐步提高配准精度,最终配准精度达到1个像素左右,实现了光学与SAR图像的高精度自动配准,能够满足光学与SAR图像后续综合应用。     

小波和IHS变换结合实现ETM图像波段融合

采用小波变换和IHS结合的方法实现了ETM多光谱波段和ETM全色波段的融合,并与传统的IHS融合的结果进行比较,结果表明小波和IHS变换相结合的方法优于IHS方法。     

多分辨率分解的遥感影像融合方法对比分析

有效地将高空间分辨率全色影像和低空间分辨率的多光谱影像融合起来,对影像上地物的识别具有重要的意义。随着多分辨率分析思想在图像处理中的应用,出现了许多新的多分辨率分解的遥感影像融合方法。典型的方法有:Mallat小波变换(DWT)、àtrous小波变换(SWT)、无下采样轮廓变换(NSCT),以及这些方法分别与IHS和PCA变换相结合的融合方法。在IKONOS上选取了两个具有不同地物覆盖类型的实验区进行融合实验,从光谱保真度和高频信息融入度两方面,对这些方法进行了定量评价和分析。研究表明,多分辨率分解的影像融合方法均具有较好的高频信息融入度,其中,DWT、SWT、NSCT融合方法在高频信息融入度方面最优;DWT、SWT、NSCT与IHS、PCA相结合的融合方法在光谱保真度方面,不仅优于它们自身,也明显优于传统的IHS、PCA方法,其中,NSCT和PCA变换相结合的融合方法,在光谱保真度方面最强。     

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Landsat ETM+与2009年5月6日SPOT 5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,IHS变换,改进的IHS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、Gram-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IHS变换,BW0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IHS变换,BW0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。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

利用小波变换进行遥感多光谱图像融合的算法及实现

在分析了小波变换的分解与重建方法后,提出了一种基于区域的图像增强算法。先提取出源图的边缘,以图像的边缘为参考,围绕边缘建立融合窗口,然后结合区域内的图像信息,应用基于窗口的融合规则进行融合处理。实验结果显示,融合后的图像综合了3幅源图像的不同特征,处理后的图像变得容易识别了。表明该方法保持了尽可能多的原始信息,算法简单,稳定性好,适合于多光谱遥感图像识别、医学成像等领域。     

一种基于双树复小波的低频融合算法

近年来小波变换在图像处理中得到了广泛的应用,在图像融合中最常用的经典二维离散小波变换,即Mallat算法,不具有位移不变性,容易引入虚假信息,如振铃和混叠现象。为克服这些缺点,将双树复小波变换引入到图像融合中。采用高频取较大值,低频通过像素点匹配规则取值的方法,获得比较清晰的聚焦图像。实验结果数据表明,基于双树复小波的图像融合要优于离散小波融合算法。     

多源遥感数据时空融合模型应用分析

多源遥感数据时空融合模型是解决目前遥感数据获取能力不足问题的重要方法之一,当前主要融合方法的研究,集中于平原区域,缺乏复杂条件下的多源遥感数据融合技术的应用研究。针对我国南方复杂条件,本文对比研究了多源遥感数据时空融合模型在我国南方复杂条件下的应用能力。针对LORENZO模型、LIU模型、统计回归模型、STARFM和ESTARFM 5种主流多源遥感数据时空融合模型,采用Landsat-ETM+和MODIS数据,以江苏省南京市的小块区域为实验区,利用5种模型生产融合影像,以真实Landsat-ETM+数据为模板,定性和定量评价融合效果的好坏。结果表明：除LORENZO模型外,其余4种模型获得的融合影像与真实影像之间都具有较高的相关性,相关系数均高于0.6,其中,ESTARFM模型的融合影像与真实影像间的相关性最高,融合效果最好,其次为STARFM模型,再次为LIU模型和统计模型法。在融合过程中采用距离、时间和光谱等信息越多,融合效果越好,在复杂地区的适用能力越强,融合影像更能反映地物的细节特征。     

基于DEM的SAR影像几何定位参数校正方法

针对大范围无地面控制的SAR影像几何纠正,利用在一定时间和空间范围内SAR系统几何定位参数误差具有一定稳定性的特点,提出基于DEM的几何定位参数校正方法。该方法首先基于DEM进行影像模拟生成模拟SAR影像;然后在模拟SAR影像上提取特征点,针对特征点将模拟SAR影像和原始SAR影像进行匹配,得到特征点在原始SAR影像上的同名特征点,再结合DEM进行模拟影像间接定位获取特征点的地理坐标,以此作为几何定位参数校正的参考点;进而根据严密SAR几何构像模型构建几何定位参数校正模型,解算几何定位参数校正值;最后,利用几何参数校正值改正区域内其他SAR影像几何定位参数,提高区域内SAR影像几何定位精度。以高分三号影像进行试验,使用本文方法获取一景影像的几何定位参数校正值,对同一轨道内的和不同轨道的其他SAR影像进行参数校正,并对参数校正前后的几何定位精度进行评价。结果显示,同一轨道内的影像定位精度由66.0 m提高到9.7 m,不同轨道的影像定位精度由65.0 m提高到13.5 m,表明本文方法能够显著提高SAR影像几何定位精度。     

多源遥感数据融合的发展趋势

随着遥感技术的快速发展,影像和数据融合领域的新方法、新算法层出不穷.遥感影像融合技术可以分为3个不同的层次:像素级、特征级和决策级.在回顾现有的多源遥感数据融合技术的基础上,讨论了融合技术的发展趋势.主要讨论内容包括多源高分辨率影像融合新方法、面向应用的影像融合评价和趋势、用于生态建模的LiDAR数据/多源光学/雷达影...