共查询到16条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
3.
在GIS的工作中对获取的遥感影像资料必须要进行一定的预处理,预处理中将遥感影像全色波段的数据和多分辨率的数据进行融合,以提高影像的质量,是其中非常关键的一步.目前在遥感领域应用较广的融合方法主要有IHS变换,Brovey变换,主成成分变换.文章从定性和定量的角度对以上三种融合方法进行分析、综合,比较得出针对QUICKBIRD影像三种融合方法的结果对比. 相似文献
4.
5.
6.
《河南科技》2020,(11)
不同卫星所拍摄的遥感影像对融合算法具有不同的适应性,人们需要根据不同的需求选择不同的融合算法。本文以Landsat 8遥感影像为研究对象,进行全色影像和多光谱影像的融合,同时选择4种影像融合算法,对校正后的Landsat 8多光谱影像和全色影像进行融合处理,并对融合后结果进行定性和定量评价。试验结果表明,Brovey融合算法均值最大为168.266 737,融合效果相对较差;PC融合算法的均值最小为161.863477,影像光谱保真度最好;HSV融合算法信息熵和平均梯度依次为5.286 542、18.826 124,其表达空间细节的能力最佳,但其光谱保真度较差;NNDiffuse融合算法各项评价指标综合效果最好。 相似文献
7.
基于小波系数方向特性的图像融合新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了图像的提升方案小波变换蓑统计了图像经小波变换后各高频子带系数的方向区域特性,据此提出了一种新的基于小波系数方向特性的图像融合方法.对于低频子带的每个系数,采用加权平均的融合规则确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向特性的融合规则确定高频融合系数.本文对多幅图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价.实验结果表明,基于小波系数方向特性的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性. 相似文献
8.
多小波分析能够为图像提供一种比小波多分辨率分析更加精确的分析方法.彩色图像的表现形式主要有RGB混色系统和IHS显色系统.为了得到高质量遥感图像的融合效果,将多小波变换分别和2种系统结合,以GHM多小波为例,采用梯度加权算法,通过Matlab编程实验,得出了多小波变换和2种系统结合的各自优缺点,突出了多小波变换和RGB系统相结合的优势,实验结果明显. 相似文献
9.
基于边缘的遥感影像分割方法有两个难点:边缘点检测和边缘线连接. 文中提出一种基于启发式边缘生长的分割方法. 首先对Canny 算子进行三方面的改进以准确提取边缘点:自适应小波去噪、最优双阈值计算、基于邻域全变分的边缘决策. 定义一个新的边缘连接异质性指标,包括空间异质性和光谱异质性. 在此基础上提出启发式的全局交互最优决策技术以正确连接断裂边缘线. 文中用快鸟影像和航空影像进行分割实验,并与eCognition 的分割结果进行定性和定量比较. 实验表明启发式边缘生长分割方法能正确地连接绝大多数边缘线,并提供准确的分割结果. 相似文献
10.
本文简单阐述了基于灰度直方图熵和平稳小波变换图像融合原理,并对近红外与可见光图像融合效果进行了实验对比分析。研究表明,基于灰度直方图熵和小波变换的近红外与可见光图像融合算法得到的融合图像层次感强,对比度高,且图像的标准差、信息熵、互信息评价指标最优,从源图像中所获取的信息最多。 相似文献
11.
针对炭素材料X射线图像增强方法存在的增强效果问题,提出了基于小波变换与传统方法融合的增强方法.该方法充分利用了直方图均衡化能改善整幅图像对比度的能力和小波变换多尺度分析能力,首先用直方图均衡化方法对整幅图像进行灰度调整,然后对调整后的图像进行基于软阀值的小波高频增强,最后利用卷积滤波,平滑图像.实验结果表明,该方法对原图像中对比度差的细节有效地进行了增强,突出了图像的边缘特征,改善了图像的质量,其处理结果比现有的图像增强方法更令人满意. 相似文献
12.
随着特征选择和分类技术研究的不断深入,盲检测的精度越来越高,但现有方法大多不考虑图像自身的内容特性对检测的影响. 该文提出一种基于图像内容和特征融合的盲检测方法,根据图像复杂度将待检测图像划分为不同的子图像库,以巴氏距离度量各局部特征的分类能力并确定权值,在特征融合基础上对各子库提取不同特征,用支持向量机进行分类. 在混合图像库上进行的实验表明,该方法具有更好的检测性能,并降低了运算复杂度. 相似文献
13.
14.
15.
由于数字图像本身的复杂特性和各种噪声源的影响,使得图像边缘检测技术成为图像处理的一个难点.通过对几种常用边缘检测算法的介绍、归纳总结及仿真实验,对比分析了各自的优缺点,并在此基础上结合目前先进的小波理论和传统的微分法提出了一种新的图像边缘检测方法.新方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,先取适当阈值,过滤多余的信息.经Matlab仿真验证,在突出图像的边缘和局域细节信息方面具有良好效果,是一种有效的图像边缘检测方法. 相似文献