基于小波变换的遥感影像融合与评价

阐述了小波变换的Mallat算法，同时对遥感影像融合的分析与评价进行了深入的探讨，提出了综合利用三类统计参数来进行评价的方法.经实验，评价结果与理论分析结果和目视效果相吻合，说明这些参数可以作为遥感影像融合的客观效果评价准则.     

基于小波理论的遥感影像融合方法的研究

简要总结在遥感影像融合方面的小波变换的方法,针对此方法的不足提出基于小波包变换的影像融合方法。首先论述小波包变换的原理、方法、以及小波包分解与重构的算法,然后对QuickB ird 0.61全色影像和2.4米多光谱影像进行融合,结果表明基于小波包变换的影像融合效果较好。     

ETM影像小波变换数据融合在土地利用中的分类研究

在ERDAS软件支持下，对ETM遥感影像数据的TM1-TM5，TM7与其全色波段TM8进行小波变换融合，对融合后的影像采用混合分类方法进行土地利用分类。并对其分类结果进行评价，总体精度达到95．43％，研究结果表明此方法可行有效。     

小波变换与IHS变换遥感图像融合

针对遥感图像融合中IHS变换和小波变换的缺陷,采用了两者结合的图像融合方法.这种方法既可以克服IHS变换方法中光谱失真严重的问题,又解决了小波变换方法中空间分辨率较低的问题,吸取了两种方法的优势,优于单纯的IHS变换方法和小波变换方法.     

基于静态小波分析的高分辨率影像融合

研究了正交小波变换（MALLAT）与静态小波变换（SWT）改进的高分辨率影像融合方案。以QUICKBIRD影像为例,进行融合实验,并与标准IHS及BROVEY融合方案进行对比。采用信息熵、标准差指标对影像融合前后的信息量进行比较,选择平均值、相关系数、标准偏差指数进行光谱特征量化评价,采用细节信息相关性对融合高分辨针对ETM+全色波段与多光谱波段进行实验分析,结果表明小波变换融合算法总体优于传统融合算法,并能较好的保持光谱特性。     

基于小波变换的遥感图像处理分析

通过介绍小波变换理论及其最新进展，主要分析小波变换在遥感图像压缩、图像去噪、多源传感器影像融合、遥感图像边缘提取、分类等方面的主要应用。随着小波理论的进一步发展，其必将在遥感领域发挥更重要的作用。     

基于SVM的矸石山分布信息提取方法

以钱营孜矿区工业广场附近矸石山为例,采用EROS-B高分辨率遥感影像与日本ALOS多光谱影像融合后的影像作为数据源,利用MNF变换和小波变换对图像进行去噪,然后运用SVM方法对实验区内的矸石山信息进行提取.实验结果表明,采用径向基函数的SVM模型能快速准确地提取矿区矸石山分布信息,提取精度达到了80.59％,提取的信息...     

基于二维小波变换的遥感影像中道路信息的提取方法

文中介绍了一种运用二维小波变换提取遥感影像中道路信息的方法。该方法主要应用小波变换对处理好的遥感影像进行边缘检测，得到基本的道路图斑，然后在矢量化软件R2V中完成对道路信息的自动提取，并最终在ARCVIEWGIS中形成专题图。     

监督分类和目视修改相结合在高分辨率遥感影像中的应用

用计算机对遥感影像进行地物类型识别是遥感数字图像处理的一个重要内容,传统的地物分类一般采用MSS、TM和Spot等遥感影像作为数据源。与MSS、TM和Spot等传统遥感影像相比,QuickBird等高分辨率影像数据量大,混合像元减少、地物信息增大,能够被应用于土地分类。在监督分类中,对于达不到精度要求的模板,通常采用重新选择训练区的方法来进行修正,而本文采用目视修改的方法来对监督分类进行补充。本文方法可以改正初次分类中的误分、混分地物,使其归到正确的地物分类中,显著提高了土地分类的精度。为了验证算法的有效性,利用ERDASIMAGING遥感图像处理软件进行实验和精度评价。实验结果表明,监督分类和目视修改相结合的地物分类方法可以显著提高图像的分类精度。     

HIS与K-L变换结合方法在寻找铀矿中的应用

随着地学信息的多源化，同一地区的多种遥感影像数据(多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率)越来越多，同时航空物探测量和航天遥感技术在地质工作中起着越来越重要的作用。研究利用遥感图像和航放数据作为数据源，对遥感图像作主分析，在几乎不丢失遥感数据信息的基础上，再利用HIS变换与航放数据进行融合，使U(铀)的微弱信息得以增强，从而指导地质工作者在北方寻找砂岩型铀矿。     

基于小波分解下多源图像融合

在分析基于小波分解变换的多源图像融合方法的基础上,提出了一种采用基于区域的融合规则的小波分解,通过仿真实验,运用客观评价指标验证了其可行性,同时对此进行分析,得出了基于4层小波分解的图像融合的较优性。     

基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪

矿山遥感图像在获取、压缩、传输、解码的过程中易混入大量随机噪声,导致图像清晰度较低,难以直接进行分析研究。为此,将小波变换与非局部均值滤波算法(Non-local means filtering algorithm,NLM)相结合提出了一种基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪算法。该算法首先结合小波硬阈值、软阈值去噪模型以及现有的改进型小波阈值去噪模型的特点,建立一种改进型小波阈值去噪模型并用于去除遥感图像中的随机噪声;然后将原始遥感图像与小波去噪后的图像作差运算,得到原始差值图像,再对原始差值图像进行非局部均值滤波,得到滤波后的差值图像;最后将小波去噪后的图像与滤波后的差值图像进行融合。采用MATLAB语言编写程序,试验数据为白云鄂博矿区的2幅遥感图像,采用峰值信噪比(Peak signal noise to ratio,PSNR)和算法耗时等指标对算法去噪效果进行评价。试验结果表明:所提算法的去噪结果明显优于小波软阈值去噪模型及非局部均值滤波,此外,该算法耗时相对于其余2类算法而言也有一定的优势,对于提高矿山遥感图像的判读精度有一定的参考价值。     

矿山遥感图像小波域模糊隶属度阈值去噪算法

矿山遥感图像作为一类重要的矿山测量数据,其质量在很大程度上受到矿区成像环境的影响。鉴于小波变换的图像多尺度分析特性,提出了一种小波域遥感图像模糊隶属度阈值去噪算法。该算法首先对失真的矿山遥感图像采用均值滤波算法进行预处理,消除一部分图像噪声。然后对预处理后的图像进行3层小波分解,对于基本不受噪声污染的低频小波分解系数不作处理,根据高频小波分解系数的噪声分布特征,设计了模糊隶属度阈值去噪模型用于去除其中的噪声,该模型对小波软阈值去噪模型进行了2点改进:1根据图像局部区域噪声信息与非噪声信息难以有效区分的情况,设计了模糊隶属度因子,通过设定特定的小波阈值,对不同的高频小波分解系数是否含有噪声进行自适应判定;2顾及到图像小波分解层数以及各高频小波分解系数的幅值,对经典小波贝叶斯阈值计算方法进行了改进。最后将原始低频小波分解系数与去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到高清晰度的矿山遥感图像。采用山东兖州矿区的1幅遥感图像进行试验,并引入了边缘保持指数(Edge protection index,EPI)、信噪比(Signal noise to ratio,SNR)进行去噪效果评价,结果表明:所提算法对于失真的矿山遥感图像的去噪效果明显优于小波硬阈值、软阈值去噪模型,并且相对于已有的2类改进型去噪模型,优势也较显著。     

双树复小波变换域矿区遥感图像自适应滤波

矿区遥感图像因受成像环境、成像器件固有缺陷等因素的影响容易出现不同程度的失真,为此,结合双树复小波变换（Dual-tree complex wavelet transform,DTCWT）多尺度图像分析的优良特性,提出了一种矿区遥感图像自适应滤波算法。首先对获取的视觉效果不佳的遥感图像进行直方图均衡化处理,使得增强后的图像灰度分布较为合理,提高图像的对比度;然后对增强后的图像进行双树复小波变换,对获得的高频分解系数采用改进的多级中值滤波算法进行处理;最后,将低频分解系数与滤波后的高频分解系数进行逆双树复小波变换。其中改进的多级中值滤波算法相对于经典多级中值滤波算法进行了2点改进：①将原有的4个方向滤波窗口扩展为7个,更有利于保持图像中信息的多方向特性;②对新增设的3个滤波窗口分别进行加权中值滤波,将上述7个滤波窗口的滤波值采用一种基于图像灰度值相关性的判别方法进行处理,剔除与待滤波像素点相关性不强的滤波值,将剩余的滤波值计算均值输出;MATLAB平台试验结果表明：新算法的总体性能相对于经典多级中值滤波、中值滤波、双边滤波等算法而言,优势较为明显。     

基于Surfacelet变换的井下图像融合技术研究

首次将Surfacelet变换算法应用于井下图像融合。通过多方向分解和树结构滤波器组(3D-DFB)实现图像的不同尺度、不同频率方向的分解。对高低频子带系数采用不同的加权规则进行融合。既保留了Surfacelet变换的多分辨率特性,又具有平移不变性。实验结果表明,相对于传统的变换法,取得了更佳的融合效果。     

基于多小波变换的遥感图像模糊融合算法研究

基于多小波变换方法,提出了一种针对多光谱图像和全色图像的像素级遥感图像模糊推理融合算法.该算法首先利用IHS变换对多光谱图像进行颜色空间转换,然后对1分量和灰度拉伸后的全色图像进行多小波分解分别得到高频部分和低频部分图像.针对高频图像抗噪能力差的问题,提出了一种基于模糊推理的加权融合规则.对融合后的图像进行多小波重构和...     

基于红外遥感信息的煤矿车辆 异常行为检测研究

为了提升煤矿车辆异常行为检测水平,设计了基于红外遥感信息的煤矿车辆异常行为检测方法。该方法引入清晰度权重以及拉伸系数实现红外遥感图像中目标煤矿车辆部位的局部增强,利用均值漂移算法跟踪增强后的红外遥感图像中目标煤矿车辆,依据煤矿车辆跟踪结果提取煤矿车辆运动方向、运动速度以及运动方向3项异常行为检测参数,采用加权融合方法处理煤矿车辆异常行为检测参数的状态函数,融合结果高于所设定阈值时,煤矿车辆存在异常行为,否则煤矿车辆为正常行驶状态。实验结果表明,该方法可利用煤矿车辆位置、车辆行驶速度以及车辆方向变化检测煤矿车辆异常行为,具有较高的应用性。