ETM+遥感影像最佳波段融合质量评价

利用最佳指数(OIF)法得出泉州市2001年ETM+遥感数据的最佳波段组合为波段5、4、2;采用乘积变换、Brovey变换、HIS变换、小波变换等4种典型的融合方法,分别进行ETM+最佳波段组合影像与ETM+全色波段影像的融合;计算融合后影像与原始影像之间的相关系数,从空间相关系数、光谱相关系数2个方面进行定量和定性评价.结果表明,Brovey融合后的影像信息损失最小、对于光谱保真性最好,小波变换融合方法次之;而小波变换融合后影像对于空间分辨率的改善效果最好,Brovey融合方法次之.针对本研究区,在4种融合方法中,Brovey变换和小波变换融合方法是最佳的选择.     

基于ETM+遥感影像的数据融合试验及分析评价

以泉州德化阳山-安溪潘田地区的ETM+遥感影像为基础数据,采用Brovey、HSV、Principal Component(PC)、Gram-Schmidt和Wavelet遥感影像融合算法对Landsat ETM+影像进行融合,并就融合图像的空间信息、清晰度和光谱保真能力进行评价.     

SPOT-5遥感影像自身融合方法的比较研究

近年来,遥感影像数据融合已成为学术界研究的新热点.作为在各个领域应用日益广泛的法国SPOT-5遥感卫星影像,其全色波段空间分辨率高,多光谱波段光谱信息丰富,为了既保留丰富的光谱信息又能提高空间分辨率,本文在对IHS变换、主成分变换、Brovey变换融合3种传统像素级融合方法分析、归纳与算法实现研究的基础上,对SPOT-5全色波段与多光谱波段进行了图像融合实验,并从光谱特征与空间纹理特征两个方面对融合效果进行定性与定量评价.分析结果表明,Brovey变换融合法光谱退化最小,同时也最大程度地保持了高几何分辨率全色波段的空间信息.     

基于TH-1卫星全色影像的多源遥感数据融合评价

为寻求更加适合与天绘一号(TH-1)卫星全色影像融合的多光谱数据及融合方法,运用IHS,Wavelet,PCA,P+XS,Brovey 5种变换方法,分别将TH-1全色影像与TH-1,TM,ETM的多光谱影像进行融合,从视觉和定量两个方面对融合效果进行分析.结果表明:①3种融合组合方式中,TH-1PAN与TH-1MS的融合质量最高;②5种融合方法中,Wavelet变换光谱信息保持效果最佳,P+XS和Wavelet变换的空间信息保持效果较佳,Brovey和IHS融合的综合质量最佳.     

CBERS-02B卫星图像的融合试验研究

遥感影像数据融合是目前遥感界研究的新热点,作为在各个领域应用日益广泛的CBERS-02B卫星影像,其全色波段空间分辨率达到2．36m,多光谱波段信息丰富,为了既保留丰富的光谱信息又能提高空间分辨率,本文在对主成分变换、Brovey变换、Mutiplicative变换融合3种传统像素级融合方法分析、归纳与算法实现研究的基础上,对CBERS-02B卫星多光谱波段与全色波段进行了图像融合试验研究,从光谱特征与空间纹理特征两个方面对融合效果进行定性与定量评价．分析结果表明,Brovey变换融合法光谱退化最小,同时也最大程度地保持了高几何分辨率全色波段的空间信息．     

SPOT5全色与多光谱图像融合方法研究

为了在提高图像空间信息质量的同时能尽可能保持原图像光谱特性,采用常用的IHS变换融合、K-L变换融合、Brovey变换融合,以及小波变换融合方法,对SPOT5全色与多光谱图像进行融合处理.通过对各融合结果图像进行主观和客观的综合评价,得出利用小波变换融合方法对SPOT5进行融合处理得到的结果图像其空间质量和光谱质量综合表现最好.     

土地资源调查的像元级遥感影像融合方法研究

文章总结了IHS彩色空间变换融合法、Brovey法、主成分分析法(PCA)等像元级影像融合的方法及评价标准,对研究区域SPOT影像的全色波段和多光谱波段分别进行IHS、PCA及Brovey方法的融合实验,并从信息熵、灰度均值和标准差、相关系数和视觉效果四个方面,对三种方法的融合效果进行定性与定量评价.分析结果表明,相对于其他两种方法而言,PCA方法在整体图像上清晰,色调协调,保留了较多的空间信息,细节特征明显,质量较好.     

不同融合算法对ETM+遥感影像分类精度的影响分析

以福州市南台岛的ETM+遥感影像为基础数据,利用ERDAS Imagine 8.7、ENVI4.0等遥感影像处理软件,运用主成分法(PCA)、乘积法(MLT)、Brovey变换和HIS变换融合算法对ETM+遥感影像全色波段(第8波段)与多光谱波段(第1-5、7波段)进行融合试验;从融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度等角度对融合后的影像进行比较分析;对各种融合后影像进行非监督分类,并评价各种分类结果进行精度,为用户进行影像分类前选择融合方法提供参考.     

针对高分二号卫星影像的几种融合方法对比研究

图像融合技术作为卫星影像处理一个重要的步骤,根据具体研究问题选择合适的融合方法显得尤为关键。采用GS、IHS变换、PCA变换、Brovey变换、Ehlers、IHS与小波变换、a trous小波与NSCT变换等多种融合方法对GF-2号影像数据进行融合处理,从光谱信息保真和空间信息保持方面进行定量评价,评价指标包括标准差、信息熵、平均梯度、相关系数、扭曲程度和均方根误差,再从定量评价结果中分别选择光谱保真最好、空间信息保持最好和两者相对较好的多种融合方法进行监督分类与分类精度评价。结果表明,A trous小波融合效果在几种融合方法中综合表现最佳,融合效果最好。     

无人机高分辨率数据与Landsat 8多光谱数据的图像融合研究分析

运用不同融合方法对无人机高分辨率数据与Landsat8多光谱数据进行融合,并对融合结果进行分析,结果表明:HSV变换、Brovey变换和PC变换融合效果优于其他融合方法,其中HSV变换突出了图像的纹理信息,Brovey变换使图像目视效果较好,光谱保真度高。其他融合方法如GS变换增加了人工用地的信息量,但降低了图像整体清晰程度;CN变换光谱扭曲较大,存在光谱信息损失。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统图像融合算法某些方面的不足,提出了一种基于Conlourlet变换的多聚焦图像融合算法。首先对两幅多聚焦图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率层次下的Contourlet系数,包括低频分量和高频分量,利用Contourlet变换将图像的低频子带与高频子带进行分离,低频部分采用平均方法求出相关系数,高频部分采用绝对值取大的方法求出相关系数,对两个相关系数进行融合处理。实验结果表明,与传统的多聚焦图像融合算法相比,该算法增强了图像融合在细节方面的表现能力。     

一种基于小波变换的超光谱图像融合方法

超光谱图像小波融合是一个前沿的研究课题．在保留超光谱图像中各波段的光谱信息基础上，为增强边缘细节的表现能力，提出了基于小波变换的方差加权融合方法．并将融合结果与传统小波融合方法进行了比较．计算机仿真表明，该方法获得了更好的超光谱图像融合效果．     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法.     

SAR与可见光图像融合效果客观评价

合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合效果的客观评价指标可以对图像融合方法的效果进行客观、定量的分析。研究了SAR与可见光图像融合效果的客观评价指标,并对这些指标进行了分类。为了对融合效果给出简洁的评价,利用多种融合方法对多组SAR图像和可见光图像进行融合。以实验结果作为依据,对客观评价指标进行了筛选,并利用选取的指标对不同融合方法的效果进行分析和评价。实验结果表明了选取的客观评价指标的科学性和有效性。     

基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．     

SPOT5遥感影像不同融合方法对地物识别精度的影响

以河南省开封市北部及郊区的SPOT5遥感影像为基础数据,对SPOT5全色波段影像与多光谱影像的几种融合方式进行了比较研究;基于各种融合结果影像进行实验区域的计算机监督和非监督分类,提取各类地物面积数据,比较影像融合前后各类地物面积变化率;分析不同融合影像对地物识别精度的影响,确定适宜不同地物判识的融合影像和方法,旨在为土地利用类型调查中的影像融合方法的选择提供参考.     

基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

基于小波的图像融合算法的实现

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到越来越多的重视，广泛地应用在医学、遥感、计算机视觉以及其它领域，其中有效实用的融合算法是图像融合的关键．本文着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及它的实现方式，经仿真，取得了很好的效果．     

基于Harris特征点检测法的雷达图像与电子海图的数据融合

为解决雷达图像和电子海图显示与信息系统(ECDIS)单纯图像叠加中的问题,在分析基于图像特征的自动图像配准算法基础上,提出基于Harris特征点检测法的图像配准技术,同时对强度、色调和饱和度(HIS)颜色模型在图像融合中的应用进行了探讨,给出基于特征的小波变换融合方法.对图像融合效果的仿真结果表明,该方法获得的融合图像优于传统方法.     

基于小波域的多尺度图像融合方法

提出了一种基于小波域的多尺度图像融合方法，对于高频细节部分和低频近似部分采用不同的融合规则，有效地克服了以往图像融合时容易受噪声干扰、空间细节信息丢失的缺点．通过计算机仿真，将融合结果与传统小波融合方法以及基于PCA的融合方法进行比较，该方法获得了更好的图像融合效果，是一种有效的图像融合算法．