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.     

遥感影像融合方法比较研究

影像融合是提高遥感影像特征提取、分类、目标识别能力的重要手段;为比较不同融合方法的融合效果,采用基于低通滤波的IHS变换融合法、PCA变换法、高通滤波法和Gram-Schmidt变换融合法对北京某地区的SPOT-5全色影像和TM多光谱影像进行融合试验,并采用均值、标准差、信息熵和相关系数4个评价指标对结果影像从信息保留性和光谱保持性上进行评价;结果表明:在4种方法中,Gram-Schmidt变换融合法在信息量的保持上具有最大优势,光谱保持性与PCA变化法持平;高通滤波法在对信息量的保留和光谱信息保持均较好,但融合结果的亮度性最差。     

基于小波变换的图像融合技术研究

从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望。     

基于小波变换的图像融合方法探讨与比较

图像融合是一个新兴的研究领域,如今,它已在计算机视觉、遥感、军事目标,海洋生物,工农业及医学图像等领域广泛地应用。随着小波变换理论的出现,它在图像融合中的应用已成为研究的热点,基于小波变换的融合算法也被不断推出,小波变换是一种时一频两域分析工具,具有良好的局部特性,能够获得较理想融合效果。本文研究的重点是基于小波变换的图像融合技术,分析了多种图像融合的技术,并对于优点和缺点进行了比较,进一步加以改进,以获得更好的融合效果。     

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合参数研究

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合,研究当小波基、分解层数、区域大小及IHS变换不同时与图像融合结果的关系.利用熵、颜色偏差等参量,对不同融合结果的性能进行了评价.实验结果表明,采用coif小波基、3～4层小波分解、特征窗口大小5×5、球体变换,可取得较理想的融合效果.     

小波变换在多分辨率图像融合中的应用

浅析了小波变换在多分辨率图像融合中的应用。首先论述了图像融合的基本原理,然后给出了多分辨率图像融合中的几种典型算法,并分析了小波变换的特点。     

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.     

基于NSCT变换的多聚焦图像融合

近年来,图像融合研究发展迅速,已成为图像处理中一个重要的分支。图像融合是图像处理中重要应用部分,常用于多源传感器图像融合。本文研究了基于NSCT变换的多源图像融合。并与小波变换,contourlet变换进行了参数评价分析。分析表明利用NSCT变换比小波变换,contourlet变换得到的结果更优。     

IHS变换域的遥感图像NSCT融合算法

针对非采样Contourlet变换(NSCT)在多光谱图像与全色图像融合时复杂度较大的问题,提出一种IHS变换域的多光谱图像与全色图像NSCT融合算法.该算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后再将强度分量图像与全色图像进行基于NSCT的融合,得到新的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,将IHS变换与NSCT相结合,有效地减少了融合计算量.另外与小波变换、Contourlet变换、NSCT等多分辨率分析的遥感图像融合算法相比,该算法还有效地减少了融合图像的光谱扭曲,提高了融合图像的视觉效果.     

几种基于小波变换的图像融合比较

本论文系统地比较了几种常用的基于小波变换的图像融合算法。论文首先从基于小渡变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。近年来,基于小波变换的图像融合是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合中占有重要的地位。系统比较不同的方法具有重要的现实意义。     

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。     

基于分数阶样条小波与IHS变换的图像融合

该文提出用分数阶样条小波和Intensity-Hue-Saturation（IHS）变换结合的方法进行高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像的融合。分数阶样条小波由于具有良好的分数阶逼近性能，在分解图像时可得到更多的细节，而IHS变换在处理图像时会扭曲光谱特性，通过两者的结合，可得到高分辨率、多光谱图像。将该方法和传统‘Daubechies3’小波与IHS变换相结合的方法比较，实验结果证明了分数阶样条小波更多地保留了高分辨率图像的空间特性和低分辨率图像的光谱特性。     

两种影像融合方法在分类中的应用与比较

随着遥感影像融合技术的应用越来越广泛，影像融合不仅要求能够提高空间分辨率，更重要的是保持原有影像的光谱信息，减少失真。文章以两种具有代表性的融合算法（IHS变换与主成分变换）在ETM＋影像中的分类应用为例，对两种算法的分类结果进行定性和定量的对比与分析。     

荒漠林信息提取融合方法的比较

森林信息提取是林业遥感的基础和前提。快速、准确、高效地获取森林资源信息,并且及时监测变化情况,是实现森林资源的科学管理和有效利用的重要途径。本研究应用ETM的多光谱和全色影像,在HPF、Wavelet、Mod.IHS三种图像融合算法支持下,得出研究区荒漠林影像无论是目视判读还是统计特征分析Mod.IHS变换图像融合效果均较其他二种方法好,为研究区荒漠林信息的提取奠定了基础。     

基于IHS变换和小波变换相结合的IKONOS影像融合技术

为了充分利用各种遥感影像的信息,基于多分辨率小波融合的融合方法在近几年来得到了广泛的应用。针对IKONOS卫星的全色波段和多光谱波段的影像,提出了一种基于IHS变换和小波变换结合的影像融合方法。对比实验表明了这种结合两种变换的融合方法能够有效保持IKONOS卫星全色影像高空间分辨率的同时,且能较好地保留多光谱影像的光谱信息。     

融合多尺度纹理特征森林资源信息提取

基于SPOT-5多光谱和全色影像进行图像融合,构造NDVI植被指数,提取多尺度纹理特征并参与分类;基于SVM方法进行森林资源植被分类.结果表明:高通滤波(HPF)为最佳的图像融合方法,与单尺度纹理与光谱信息融合的分类相比,多尺度纹理与光谱信息融合的分类方法总精度提高了3%,验证了新方法的可行性.     

基于Contourlet和IHS的遥感图像融合

针对目前最新发展的Contourlet变换较小波变换能提供更丰富的方向和形状,有助于捕捉图像中的几何结构,提出了一种新的基于Contourlet变换和IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换的遥感图像融合方法,首先对多频谱图像进行IHS变换,然后对所得的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,再对得到的低频近似系数和高频细节系数采用一定的融合规则得到一个新的亮度分量,并对其做逆向的IHS变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在保留多频谱图像的频谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了融合图像的信息量,并且优于同等条件下的小波变换方法,该方法是有效可行的.     

基于GIS和RS的巢湖北岸湿地分类研究

文章以SPOT-5卫星影像为源数据,借助ERDASI MAGINE和Arc/INFO软件,探讨了RS和GIS技术在湿地识别、分类及制图方面的应用;运用4种融合方法对源数据做融合处理,利用比值法融合后的图像进行计算机监督分类,实现研究区土地利用类型的分类,绘制出巢湖湿地专题图,统计各类湿地的面积;对研究区各类湿地的空间分布规律及影响其分布的因素作了简单分析,并就巢湖周边资源如何实现可持续发展提出几点建议。     

多传感器卫星遥感影像无控制点区域网平差

为了验证多传感器卫星遥感影响无控制点区域网平差算法,采用理论分析和实验的方法,从卫星遥感影像区域网平差的成像几何模型出发,利用卫星遥感影像附带的参数拟合RPC模型参数,然后根据RPC模型和像面的仿射变换模型构建了多传感器卫星遥感影像区域网平差的数学模型。对某地区不同分辨率的SPOT-5 HRG影像进行直接空间前方交会处理和无控制点的区域网平差试验,验证了多传感器卫星遥感影响无控制点区域网平差算法。研究结果证实多传感器卫星影像的区域网平差技术在卫星遥感对地目标定位中有较好的应用前景,尤其可应用于话部无图区的困难地区测绘。