基于Brovey融合的卫星影像土地覆盖变化检测

随着高空间分辨率卫星影像的发展,如ETM ,QuickBird,IKONOSE等高空间分辨率卫星,近20年来已相继开发了许多影像融合的方法,如HIS,PC,HPF,SFIM,SVR,Wavekt和Brovey等融合法．传统的影像融合是将时相相同或相近的影像进行融合,以提高影像的空间分辨率和光谱分辨率,提高影像的目视可解度和分类精度等．而本文却是对不同时相的影像进行融合,用Brovey融合法将不同时相的TM(1986年7月26日)和ETM (2000年5月4日)的Pan波段影像进行融合,再对融合后的影像采用无监督分类和PC2分析两种方法将两时相的土地覆盖变化区域提取出来．研究证明融合法能快速、简便、准确的检测出土地覆盖变化的区域。     

应用遥感影像更新地理信息若干问题的探讨

首先，针对高空间分辨率卫星遥感影像用于地理信息更新的特点，对信息融合、变化检测、数据挖掘、影像检索等问题进行了研究。遥感影像用于地理信息更新时，一方面应对多源遥感信息进行融合，特别是发展决策层融合算法，另一方面应进行多时相遥感信息融合和变化检测。其次，针对多时相遥感信息融合，提出了一种新的多时相融合处理方法体系，并针对自动信息更新的要求，探讨了遥感数据挖掘应重点解决的问题及其在地理信息自动更新中的应用。最后，面向快速影像提取和检索的需求，研究了基于内容的遥感影像检索技术，并重点分析了检索中能够应用的影像特征。     

基于中巴资源卫星的多源遥感影像融合研究

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对资源二号多光谱影像光谱信息丰富、分辨率低,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以河南省郑州市的资源二号多光谱影像与全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换、比值变换和高通滤波法等4种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像在均值、标准方差、偏差指数以及光谱保真度等4个方面进行了对比,探讨了资源二号多光谱影像与全色影像融合的方法和效果。     

激光雷达和行人航迹推算融合的室内目标定位方法

激光雷达(LiDAR)在室内定位中具有抗干扰能力强,速度、角和距离分辨率高等优点,但在定位过程中其精度易受环境因素干扰影响。本文提出一种LiDAR和PDR融合的室内定位方法,以扩展卡尔曼滤波(EKF)为基础,通过对LiDAR的位移增量、角度观测值以及PDR的位姿信息等量测值进行解算,令二者互补融合,有效抑制非视距影响和误差累积的问题,并对单一类组合算法和融合类组合算法的定位精度进行对比分析。实验结果表明：当室内人员为行走状态时,LiDAR和PDR融合定位算法较单一定位方法在精度和稳定性均有效提高,PDR定位误差为0.98m,LiDAR定位误差为0.6m,EKF滤波融合后定位误差可以下降到0.32m。     

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．     

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.     

多源遥感影像数据融合的理论与技术

目的 探讨多源遥感影像数据融合技术,包括融合概念、融合原理、融合算法、融合效果评价。方法 对于不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合分析,提出像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法及用信息论的理论建立融合影像评价系统。结果 信息融合可分为3个层次：像素级、特征级和决策级融合;像素级融合信息损失最小,决策级融合信息损失最大;像素级融合精度最高,决策级融合精度最低。结论 对同一地区的多源遥感影像数据进行融合,可以产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的估计和判断,可以提高影像的空间分辨率和清晰度,有效提高遥感影像数据的利用率等。     

基于IHS变换的遥感影像融合方法

为了解决遥感影像空间分辨率与光谱信息不能兼顾的问题,即全色影像具有较高的空间分辨率但缺乏光谱信息,多光谱影像光谱分辨率高,光谱信息丰富,但其空间分辨率低的问题,采用MATLAB实验工具,基于IHS原理对遥感影像数据进行融合处理,试验结果表明使用该融合方法显著提高了多光谱影像的空间分辨率,同时保留了丰富的光谱特征,提高影像的判读、识别、分类能力,融合后图像的信息量比原始图像有明显增加,而且图像的细节反差、纹理和清晰度得到较大的提高,融合图像质量明显改善.     

一种基于模糊积分的图像最优融合方法

为极大保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和空间分辨率信息,提出一种基于模糊积分的图像最优融合方法。综合光谱信息和空间分辨率2个单因素指标,在IHS（Intensity Hue Saturation）空间,对强度分量,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,实验结果证明本方法是有效的。     

时空遥感影像融合研究的进展与趋势

地表与大气环境的实时精细监测需要高时空分辨率的遥感影像提供数据支撑,然而,现有单一卫星传感器无法获取同时具有高空间与高时间分辨率的遥感影像.针对这一问题,国内外学者提出了大量的时空遥感影像融合算法,以低成本、便捷高效地生成满足不同应用需求的高时空分辨率遥感影像.总结现有主要的时空遥感影像融合算法并基于不同的算法原理将其分为4类:1)基于空间信息分解的融合方法,2)基于时空变化滤波的融合方法,3)基于学习的融合方法,4)组合性的融合方法.同时,讨论时空遥感影像融合的不确定性问题,并对其未来的发展趋势提出前瞻性的展望.     

基于低分辨率图像约束的BTV图像去模糊算法

多帧图像超分辨率重建算法为了简化算法复杂度,将整个图像重建过程分为数据融合与图像去模糊两步.然而,数据融合过程会丢失一些弱小细节信号,直接使用常规图像去模糊方法是无法将其复原的.为此,提出将低分辨率图像约束（LRIC）引入基于双边全变分（BTV）的图像去模糊优化,并利用梯度下降法求解,获得了BTV-LRIC算法.实验表明,对于不同图像内容或数据融合算法生成的数据融合图像,BTV-LRIC法获得的复原图像在视觉效果和客观评价上均优于TV法和BTV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．     

图像融合中小波边缘效应的消除方法

研究基于小波变换的图像融合方法中图像边缘效应产生的原因和消除方法．依据小波变换的定义和重构过程中所用多种边界延拓的方法，分析了边缘效应产生的原因，据此改进了传统边界延拓方法．利用先截短后扩展的延拓方法满足了图像边缘完全重建的要求．实验证明，改进后的边界延拓方法消除了原有融合图像中的边缘效应，有效地改善了融合图像质量．     

图像融合研究最新进展

该文首先概述了数据融合的基本概念和应用,概括了现有图像融合的基本原理和进行融合的基本步骤,介绍了三种不同层次的图像融合方法.通过Matlab仿真程序设计,对传统的图像融合方法和现有的融合方法进行了比较和评价,分析了图像融合领域存在的问题,最后提出了基于Contourlet和并行PCNN算法的图像融合方法,并预测了未来的融合研究方向.     

基于源图像分析的动态ICA域灰度图像融合方法

提出一种利用源图像之间的冗余、互补等相关信息的动态ICA域融合方法. 针对ICA变换函数训练以及ICA域融合规则设计对算法适应性、计算量、图像融合效果和人眼视觉系统识别能力等的影响,研究提出充分利用源图像的冗余和互补信息,从源图像中自动选择有代表性的图像块作为训练图像块,实现ICA域变换函数随源图像而动态变化. 将文中方法与N.M 2007方法及双树复小波融合算法作为对比,通过人眼主观感知和客观融合评价参数对融合图像进行对比分析,结果表明,文中方法增强了算法的适应性并降低了计算量,增强了图像融合效果,建立了对场景更全面和精确的表达,可使观察者更有效获得场景信息.      

一种多传感器图像并行融合新方法

小波包变换能够为图像融合提供非常精细的分析。但是,在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合。通过对小波包融合方法在单处理机上的执行效率的分析,针对算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种分布存储环境下的小波包并行融合算法。该算法针对小波变换计算的数据局部性特点,设计并实现了基于Pentium PC和1000Mbps交换式以太网的机群系统的MPI(Message Passing Interface)并行环境的并行小波包图像融合方法。针对不同大小图像、以及不同的集群规模,分析了并行计算的性能。在机群系统上对算法进行实现,结果表明该算法具有良好的并行性能。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合新算法

考虑红外与可见光图像的成像机理,提出把非下采样Contourlet变换用于该类图像融合的改进措施.先用NSCT变换在多尺度和多方向上去分解已经配准的图像,可以得到低频系数部分和高频系数部分;再对低频子代部分应用归一化局部方差的差和融合阈值比较的融合规则,对于高频方向子代部分则使用拉普拉斯能量和的能量取大的融合方法;最后把NSCT逆变换应用在高低频部分,输出最后的图像.通过对比实验可知,提出的新方法较传统的图像融合方法更能准确地反映所要研究的场景.     

基于B样条梯度的融合图像算法

图像融合在目标识别、计算机视觉、医学、遥感图像处理等领域应用广泛.利用B样条梯度融合图像算法来解决图像融合,将融合的图像分成3×3子块,计算每个子块的B样条梯度.把待融合图像对应的子块梯度模值累加求和,计算每个子块梯度模值的权值并与每个子块相乘并求和,得到融合后的图像子块.模拟实验结果表明该方法是有效的,优于传统的主分量分析、小波变换和Laplacian金字塔等方法.     

多模态医学图像融合图像质量评估

目前大多数的质量评估算法都应用于自然图像的融合场景,缺乏专用评价的医学图像数据集及多模态医学融合图像的质量评估算法。针对此问题,利用17种经典的医学图像融合方法构建医学图像主观数据集,解决无专用评价数据集的问题;提出一种基于色彩相似度(color similarity,CS)和信息相似度(information similarity,IS)的客观医学图像质量评价方法。将CS模块用于测量局部颜色失真,在传统的池化层上添加背景分离模块使其适用于医学图像多背景干扰特性;将IS模块用于衡量信息失真,改进图像熵的计算方法,添加过滤模块以剔除图像噪声。实验结果表明,所提方法的预测值和主观数据集客观评分具有更好的一致性,更符合人类视觉系统。     

基于视觉特性的图像融合质量评价新方法

建立图像融合质量评价标准是图像融合中急需解决的问题之一,本文在分析讨论了现有主、客观评价方法的基础上,提出的一种新的结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法,该方法无需理想图像,同时充分考虑了人类视觉特性.通过对红外与微光图像在不同融合算法下的质量进行评价表明,该方法是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法,可以为选择图像融合算法提供依据.