基于卷积神经网络超分辨率重建的遥感图像融合

为了充分利用多光谱图像的空间信息,获得更好的融合结果,本文提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)超分辨率重建的遥感图像融合方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换,选取亮度分量I进行基于卷积神经网络的超分辨率重建(super-resolution convolutional neural network,SRCNN),增加扩展后图像的空间细节信息;然后对重建过后的多光谱图像的亮度分量I和全色图像进行基于小波变换的融合,融合规则为绝对值最大,改变传统算法中融合图像的高频分量全部来源于全色图像的情形;最后逆IHS变换得到分辨率较高的多光谱图像。实验结果表明,该算法的融合效果优于其他对比算法,能有效地降低图像融合过程中空间信息和光谱信息的损失。     

基于IHS变换和Curvelet变换的卫星遥感图像融合方法

全色图像和多光谱图像融合是合成高分辨率彩色遥感图像的常用方法之一,高质量的彩色图像需要融合全色图像的高空间分辨率和保持多光谱图像的光谱特性.为提高融合图像的质量,文中提出了一种基于IHS和Curvelet变换的遥感图像融合方法,该方法首先将多光谱图像进行IHS变换,然后将代表空间分辨率的I分量与全色图像进行Curvelet变换,并进行标准差融合,最后逆变换成高质量的彩色图像.实验测试结果表明:文中方法合成图像的信息熵、相对无量纲的全局误差和通用图像质量指标均优于其他方法合成的图像,文中方法融合图像的平均梯度和相关系数与小波变换、PCA变换方法相当;文中方法的融合效果要优于其他方法.     

基于ETM+遥感图像的图像融合试验及评价方法

为了对比分析不同方法在融合ETM+遥感图像的高空间分辨率全色波段和多光谱波段的效果,选取基于彩色技术的IHS和RGB变换、基于图像变换技术的PC变换、Gram-schmidt变换和基于算数技术的Brovey变换4种融合方法,对研究区域ETM+图像进行了融合,并采用衡量信息量的信息熵、标准差及衡量光谱保真能力的偏差指数和相关系数进行了融合效果评价。融合结果表明:依Brovey、IHS、PC、Gram-Schmit方法融合后的图像,其光谱保真程度逐渐降低。Brovey变换最大限度保持了原始图像的光谱信息,而空间信息的详细程度较差;IHS变换空间融合后的图像空间细节信息最大,但光谱保真能力差;PC变换和Gram-schmidt变换后融合图像的光谱保真和空间信息详细程度介于Brovey和IHS之间;Brovey和IHS有较好的融合效果。     

遥感影像双线性插值小波融合方法

在进行同一地物的具有高空间分辨率的全色影像和多光谱遥感图像融合时，应用双线性插值的方法对多光谱图像进行插值，使之等于全色图像的空间分辨率．在此基础上，对两幅影像分别实施小波变换，提出了小波系数的融合运算公式．同时，为了说明本方法的可靠性，将其与近邻插值的小波变换、色彩变换(IHS)、Brovery变换等融合算法作了对比．仿真结果表明，该算法在提高影像空间分辨率的同时，图像的光谱信息损失最少．不失为一种较为理想的融合算法．     

一种基于非降采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

给出了一种非降采样Contourlet变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法.非降采样Contourlet变换是一种平移不变的小波变换方法,且具有良好的方向选择性,其对图像做多分辨率分析得到的高频子带,有效地表达了图像中的细节特征信息.结合HIS变换,非降采样Contourlet变换将细节注入到多光谱图像得到的融合图像,不但具有较高的空间分辨率,而且有效保持了多光谱图像的光谱特征.实际的SPOT全色图像和TM多光谱波段融合结果表明,所提议方法的性能优于目前广泛使用的小波域方法如离散小波变换和A Trous小波变换以及Contourlet变换等融合方法.     

一种基于HSI和小波变换的遥感图像融合方法

在对同一地区低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像的融合中,单独采用传统的HSI(hue-saturation-intensity)图像融合方法会出现颜色失真问题和传统的小波融合中存在分块模糊现象.为了改进融合效果,本文提出了一种新的融合方法,将HSI和小波变换进行有机结合,首先通过HSI变换获得多光谱图像的亮度成分,采用改进的基于主分量分析方法的融合规则将它与全色图像进行小波融合,得到新的亮度分量.将新的亮度分量进行增强处理后,进行HSI逆变换获得最终融合图像.实验结果证明,该方法不但提高了融合图像的空间分辨率,突出了目标的特征信息,而且更好地保留了原有多光谱图像的光谱性质.     

基于空间频率和小波变换的图像融合方法

为了更好的对多光谱图像和高分辨图像进行融合，根据小波变换有三个方向的高频细节这．特点，提出了一种计算空间频率的新方法。利用这种空间频率、IHS和小波变换方法对多光谱图像和高分辨图像进行了融合，得到了具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像，并对融合图像进行了评价。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统IHS变换法和传统小波变换方法。     

基于1αβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non-aliasingcontourlet transform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cycle spinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度-亮度-饱和度(hue-intensity-saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法.     

基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non aliasingcontourlettransform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cyclespinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度 亮度 饱和度(hue intensity saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法     

改进的阈值加权平均HSV与小波变换图像融合

为提高图像的空间分辨率、增加图像的细节信息,改善HSV融合和小波融合中存在的光谱失真、原SAR与ETM图像的纹理特征保持不良等现象.提出一种改进加权平均法的HSV与小波变换融合方法.将ETM图像转换到HSV彩色空间,得到亮度分量V.将高分辨率的SAR图像与该分量进行小波分解,得到高低频信息,将低频信息按照提出的改进的加权平均法进行融合,高频信息按照绝对值最大法进行融合,得到新的亮度分量,再通过HSV逆变换得到新的融合图像.实验采用3 m分辨率的Cosmo-Sky Med图像和30 m分辨率的Landsat8图像进行实验.研究结果表明:该融合方法能够提高图像空间分辨率,在地物细节和光谱特征方面保持良好.     

SPOT-5全色与多光谱遥感影像融合方法比较

随着遥感技术的发展,SPOT-5卫星数据以其优越的性价比,得到了较多的应用.在阐述遥感图像融合原理的基础上,以SPOT-5全色与多光谱影像为数据源,应用IHS变换、PCA融合、Brovey变换、乘积变换和HPF融合等5种比较常用的融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度进行了分析评价,探讨最适合于SPOT...     

基于小波支持向量回归的遥感多光谱图像分辨率增强算法

利用小波支持向量回归,实现了遥感多光谱图像分辨率的增强。首先采用非下采样Contourlet变换对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像进行多分辨率分解,再利用小波支持向量回归对分解系数进行学习和预测,获得分辨率初步提高的多光谱图像,最后再与传统的插值方法得到的结果进行融合来实现多光谱图像分辨率增强。实验结果表明:此方法借遥感全色图像的辅助获得丰富的高频细节信息,使得分辨率增强结果无论是最小均方误差还是峰值信噪比都要优于仅依靠原图像本身放大的传统方法以及其他的分辨率增强方法。     

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.     

遥感图像融合方法综述

多光谱图像和全色图像融合是图像融合中的一个重要技术,目的是获得同时具有高的空间分辨和高的光谱分辨的融合图像,以便于进一步的应用。介绍了各种遥感图像融合方法,包括基本的融合方法和各种空间细节注入模型,以及小波变换与传统的方法相结合的融合方法,分析了各种方法的优缺点。     

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．     

融合算法在高空间分辨率影像中的应用研究

为了分析非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)在高空间分辨率影像处理中的优势,对影像降噪处理的具体过程进行分析,得到二次采样Contourlet变换(Sampled Contourlet Transform,SCT)与NSCT算法之间的相关性以及互补性,给出了基于小波理论的Contourlet变换图像融合算法.分析结果显示,在该图像融合算法下,SCT及NSCT方法的标准差均高于原始光谱带,整体的空间及光谱分辨率都较高.     

基于松鼠搜索算法与IHS变换的遥感图像融合

图像融合的目标是将低空间分辨率的多光谱(multispectral, MS)图像与高分辨率的全色(panchromatic, PAN)图像进行融合,得到具有高光谱和空间分辨率的图像。针对基于强度-色调-饱和度(intensity-hue-saturation, IHS)变换的融合后图像会出现光谱扭曲的问题,提出了一种结合改进的松鼠搜索算法和IHS变换的图像融合方法。首先,通过考虑融合后图像与原全色和多光谱图像之间的关系建立光谱保真和空间保真项,并引入边缘信息保持项,建立了优化目标。其次,为了克服松鼠搜索算法(squirrel search algorithm, SSA)的探索能力不足、可能导致过早收敛于局部最优的缺点,引入了自适应的捕食者存在概率策略和根据个体间距离自适应调整搜索步长的策略来平衡算法的探索和利用能力,并且引入了高斯算子和柯西算子来提高算法的局部搜索能力。最后,根据优化的控制参数,通过参数化自适应IHS变换重建目标图像。将该方法在QuickBird和IKONOS数据集上进行对比实验,结果表明方法是实用的,在保留空间信息的同时能减少光谱失真。     

低空无人机影像与资源3号影像常规融合评价

低空无人机与星载遥感影像融合具有重要价值,可获得兼具极高分辨率和多/高光谱特性的影像。为比较不同融合方法的效果,分别采用Brovey变换、HSV变换、PC Spectral锐化、Color Normalized锐化、PCA融合、乘法变换和小波融合7种影像融合方法进行融合试验,以南昌某地区的资源3号多光谱影像和低空无人机航拍影像作为融合数据,依据定性和定量评价指标对融合结果进行质量评价。实验结果表明,针对资源3号卫星数据与低空无人机数据的融合,综合光谱保真度、空间细节表达以及目视结果三方面比较,Brovey变换和PCA融合融合方法的效果较好。     

采用不同融合方法对土地利用现状进行自动分类的研究

LandsatTM图像在土地利用上的应用极为广泛,但TM图像的空间分辨率比较低,因此单独采用TM图像进行土地利用分类的精度也较低。通过融合高空间分辨率全色图像的高频纹理信息来提高TM图像的空间分辨率,使融合后的图像既保留TM图像的多光谱特性,又具有高空间分辨率的特性,易于图像的解译,达到提高自动分类的精度,减少自动分类的误差的目的。笔者运用IHS和KL融合方法,并对生成的新图像作分类精度比较研究,探讨融合图像在土地利用中的应用。     

基于Curvelet和改进区域方差的遥感图像融合

为了同时提高多光谱图像与全色图像融合的空间分辨率和保留较好的图像光谱性,文章提出了一种基于Curvelet变换的图像融合新方法。首先对多光谱图像进行HIS变换,获得亮度I分量,对全色图像和亮度分量I进行直方图匹配,再对I分量进行平滑滤波;然后对全色图像与I分量进行Curvelet分解,分别得到低频与高频系数,对低频子带系数的融合规则采用改进的区域方差加权分析法,对高频子带系数采用拉普拉斯能量和算子结合改进的加权平均的融合规则;最后进行Curvelet逆变换和HIS逆变换得到融合图像。仿真实验得到了较好的客观评价数据和视觉效果。