频域高频调制融合法

高频调制融合法是一种应用较广的影像融合方法,其技术关键在于设计合适的低通滤波器。通常的滤波是在空间域进行的,笔者提出在频域中采用Butterworth滤波器进行低通滤波。文中给出了SPOT全色影像和TM多光谱影像的融合结果,通过与常用的几种融合方法得到的影像比较,证明了提出的方法在提高原TM多光谱影像空间分辨率的同时,较好地保留了多光谱影像频道的光谱信息,并且信息量也有很大提高。     

多源遥感数据融合方法探讨

研究了基于IHS变换和多分辨率小波分析的叠加融合方法，并提出了改进的叠加融合方法，其基本做法是保持多光谱(低空间分辨率)遥感影像I分量小波分解后的低频信息不变，将高空间分辨率遥感影像小波分解后的高频信息叠加到多光谱I分量小波分解后的高频信息上，而后对叠加后的I分量进行小波逆变换得到I’，最后对I’HS进行IHS逆变换得到融合后的多光谱影像。融合实验结果证明，改进后的叠加融合方法不仅提高了多光谱影像的空间分辨率，而且在保持多光谱影像的光谱特性等方面相对于改进前具有更大的优越性。     

基于HIS变换与atrous小波分解的遥感影像融合

针对多光谱影像与全色影像的融合，本文在分析HIS变换及基于Mallat小波算法的影像融合方法的基础上，提出了一种基于HIS变换与atrous小波分解相结合的遥感影像融合方法，并给出了实现的过程．通过主观视觉效果分析与客观性能参数分析，新方法的性能优于HIS变换融合法、PCA变换融合法、小波变换融合方法，不仅较大地提高了融合影像的空间细节表现能力，井保留了多光谱影像的绝大部分光谱信息．     

遥感影像融合方法评价——以SPOT5自身融合为例

影像融合技术近年来快速发展,是遥感研究的热点.SPOT5影像广泛应用于各个部门,它提供了2.5 m的全色和10 m的多光谱影像.将二者融合可以在保持光谱信息的同时提高空间分辨率.本文采用了PC,Gram-Schmidt和Pansharp三种融合方法对SPOT5全色和多光谱影像进行融合.从主观视觉、客观定量、波谱曲线和空间变化曲线四个方面分析和评价了三种融合结果的质量.分析评价结果表明：Pansharp方法的融合效果最佳.该方法在提高多光谱影像分辨率的同时,较好的保留了多光谱影像的光谱信息.     

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．     

IKONOS高分辨率遥感影像自身融合效果分析

采用了HIS,PCA和HPF三种融合方法对IKONOS全色和多光谱影像进行融合.从光谱特征、空间特征及融合前后影像的地物分类精度等方面分析了3种融合结果的质量.分析评价结果表明HPF融合效果最佳.该方法在提高多光谱影像空间分辨率的同时,较好地保留了多光谱影的光谱信息,并能减小阴影的影响.分析结果还表明PCA融合方法对IKONOS数据融合具有不确定性,其融合效果与区域影像特征向量矩阵中第一特征向量有密切的关系.     

基于形态学的图像融合算法

提出一种基于边缘连接强度的图像融合算法。利用形态学梯度算子得到图像的边缘信息。以图像灰度的边缘连接强度加权为判据,进行图像融合。实验结果表明,该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时,通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率,丰富了图像细节信息。     

长江口潮滩湿地植被光谱分析与遥感检测

通过野外实测长江口潮滩湿地主要植物的光谱特征,分析和提取了优势植被的光谱特征参数和波段.考虑到潮滩湿地植被在生长特点、季节和盖度等方面的影响因素,采用了组合光谱特征波段的植被指数对长江口潮滩湿地植被进行分类检测,以期在现有的多光谱遥感影像上提高分类精度,检测出潮滩湿地植被空间分布的变化.分别计算了实测夏季和秋季的 RVI,NDVI,SAVI和MSAVI四种植被指数,得出不同植被指数对潮滩湿地植被不同盖度和不同季节的检测方法,并将该方法应用于多光谱TM影像上,验证这几种植被指数在TM影像上的分类精度,结合实地考察,发现MSAVI应用到多光谱TM影像上对潮滩湿地植被的分类检测效果最好,但时相应选择夏季.     

多源遥感影像融合的图像质量评价及变化区域识别

遥感技术的发展以及遥感数据的广泛应用,使得影像信息及其变化信息的自动识别的需求日益迫切.论文利用TM(1998)、SPOT(2002)、ALOS(2006)3个时相的不同传感器接收的影像数据,进行小波变换与IHS变换相结合的影像融合处理,并进行融合影像的评价以及变化区域的识别研究,得出以下主要结论:小波变换与IHS变换相结合的影像融合方法既提高了影像的信息量,又较好地保持了影像的光谱特征;融合影像信息量的增加程度与原始多光谱影像的空间分辨率相关,原始多光谱分辨率越低,融合后信息量增加越多;从融合影像上还可以直观地看出,不同时相的影像融合时,有利于地物变化区域的自动显现,以此进一步地进行变化区域的自动提取与分类,促进遥感影像的应用.     

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。     

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。     

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。     

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．     

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.     

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Atrous-HIS变换的多光谱遥感影像多核并行融合方法

为适应遥感影像高效融合的应用需求，提出了一种基于Atrous-HIS变换的多光谱与全色影像并行融合方法.首先设计了一种结合了Atrous和HIS变换的遥感影像串行融合算法，分析了它的详细处理步骤.随后在该算法中引入OpenMP并行技术，并且制定了并行策略，优化了处理流程，最终实现了一种高效的并行影像融合算法.实验结果表明，该方法可以实现多光谱与全色影像的快速融合，具有良好的加速比，可扩展性好，并行效率高.     

基于光谱范围的IHS改进融合方法研究

针对Intensity-Hue-Saturation(IHS)融合算法对高分二号卫星多光谱(MS)影像和全色(PAN)影像融合时所产生的光谱失真现象,提出了一种基于光谱范围的IHS融合改进方法(SIHS).该方法首先将多光谱影像进行重采样,使其与全色影像大小相同,然后使用光谱范围对重采样后的多光谱影像各波段加权平均获得亮度分量I,再对全色影像和I进行直方图匹配,最后使用快速IHS融合算法得到最终融合影像.通过实验,将该方法的融合结果与FIHS、Gram-Schmidt和NNDiffuse融合结果进行主客观评价.结果表明该方法在对光谱信息保留上优于其他融合算法,可以更好地支持影像信息的分类和检测.     

基于传感器光谱特性与分类的遥感图像融合

为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量,提出了一种基于广义亮度色度饱合度(IHS)变换与分类思想相结合的遥感图像融合算法.在充分考虑各波段传感器的相对光谱响应的基础上,在强度分量的构造和空间细节信息的注入方面进行了改进.改进后的方法首先对图像进行分类,然后采用高斯概率密度函数对分类构造后的影像进行加权融合,有效地改善了...