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.     

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.     

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.     

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...     

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.     

ALOS全色波段与多光谱影像融合方法的比较研究

多源遥感影像融合能够综合利用多源信息的优势,从而获得比单一数据更客观、更丰富的信息.ALOS是一种新的高分辨率卫星数据源,探讨ALOS数据的实用融合方法对于促进它的应用具有十分重要的意义.论文从分析ALOS数据的特点出发,对几种常见的融合方法进行了比较试验,并从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度分析评价了不同融合方法的效果.就试验区ALOS数据AVNIR_4、3、2多光谱波段与其PRISM_PAN波段进行融合而言,试验发现BROVEY变换法在提高目视效果和识别精度方面优于其他几种方法融合.     

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．     

新型THEOS卫星数据融合质量评价

THEOS是一种新的高分辨率卫星数据,探讨THEOS数据的融合方法对于促进它的应用具有重要的实践意义,依据THEOS数据的特点,应用几种常见的融合方法,进行融合试验,从主观和客观两方面分别进行了定性和定量评价,实验发现IHS变换法在保持多光谱信息,提高清晰度方面优于其它几种融合方法.     

基于ETM+遥感影像的森林植被信息提取方法研究

以南京市区的遥感影像图为研究对象,对基于ETM 遥感影像的森林覆盖面积提取的一般方法进行研究.笔者分析了ETM 影像波段的特征值和相关性,得出TM3、TM4、TM5之间的相关性小,包含信息量丰富;采用Brovey变换将TM3、TM4、TM5与PAN波段融合,并提出用融合后的波段TM4R和TM3R作归一化植被指数,得到NDVIR;然后利用最大似然法对融合图像和NDVIR的组合图像进行分类,根据分类结果计算出南京市森林覆盖率为38.63%.     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

基于灰度相似性的图像融合质量评估标准

基于MI和SSIM的图像评估方法很多,但它们在评估的效果与质量上准确度不够,针对不足之处,提出了一种新的图像融合质量评估标准,其基于灰度相似性并利用Minkovski距离的颜色似然偶数来对图像的融合效果进行评估.实验结果表明,利用该方法,对图像进行融合评估时,效果优于目前同类的大多数评估方法.     

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.     

像素级多模式医学图像融合研究

采用小波变换算法,对颅脑计算机断层成像(CT)与核磁共振成像(MRI)的图像进行融合.将两幅源图像分别进行小波分解,然后取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵,进而重构融合图像.结果表明,融合生成的图像中软组织和骨骼均十分清晰,能提供反映原始图像中更为全面的、互为补充的多重信息,对颅脑病变的定性、定位研究有实用意义,从而具有重要的临床应用价值.     

一种基于掩模技术的图像融合算法

以图像的融合技术为研究对象,利用小波这一有效的信号处理工具对图像进行多尺度的分解,在图像区域特征的指导下选取有效信息构造出合理高效的图像融合方案。     

遥感影像数据融合技术及融合质量评价研究

描述了不同分辩率的遥感图像融合方法的基本原理和关键技术，分析了各自的优缺点，对图像融合评价准则及遥感图像数据融合技术的发展方向进行了探讨．     

一种基于小波神经网络的图像融合方法

图像融合结合图像处理、信号处理、计算机和人工智能等相关技术．通过对多源图像数据信息的提取合成,从而获得同一场景目标较为准确全面的图像描述．神经网络具有强大的非线性映射逼近能力,将神经网络用来进行滤波融合,避免了传统滤波图像变模糊问题．通过小波神经网络自适应动量快速学习算法进行图像滤波融合,能从根本上避免局部最优,且加快收敛速度,具有很强的学习和泛化能力,也避免了网络结构盲目设计．仿真实验表明,用本方法实现的融合图像更加符合人的视觉特性．     

基于模糊推理的小波域图像融合规则

现有的2种主要的小波域融合规则,即选择绝对值最大系数规则和选择与加权平均相结合的规则,都存在着融合信息不完整和易受噪声干扰等缺点.为克服这些缺点,使融合图像包含尽可能多的源图信息,提出了基于模糊推理的小波域融合规则.此规则根据源图像小波系数的局部区域特征,通过模糊推理确定各源图像相应系数的权值,再对相应系数加权平均得到融合后的小波系数.实验结果表明,使用基于模糊推理的融合规则融合的图像,在峰值信噪比以及与源图像之间的互信息量等方面均优于使用2种现有规则进行融合所得的图像.新规则有效地克服了现有规则的缺点,具有更好的信息完备性和鲁棒性,尤其在源图像受到噪声污染的情况下,其优势更加明显.