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一种基于小波变换的多尺度图像融合方法 总被引:8,自引:4,他引:4
近年来图像的数据融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别、判断和决策能力,是遥感数据融合研究的重要内容之一。在小波变换金字塔结构的基础上,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合方法,对热红外与可见光图像进行了融合处理。实验结果表明,该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性,更有利于机器视觉。 相似文献
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多源遥感图像融合方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究多源遥感图像的融合技术,针对不同传感器获取的遥感图像像素信息有很大差异.当所要融合的图像是多源遥感图像时,应提取多图像的有效信息,组合出高质量的图像.传统IHS图像融合方法无法避免多源图像像素不匹配带来的有效像素丢失,造成融合图像模糊,清晰度不高的问题.提出一种基于Contourlet变换的遥感图像融合方法,通过对图像进行Contourlet变换后提取各源图像的特征信息,并计算提取特征所包含的信息量,选取高信息景的特征进行融合,最后通过进行Contourlet逆变换即得到多源融合图像,利用信息量融合配准的方法就避免了直接对不匹配像素运算而造成的有效像素丢失.实验证明,改进的优化融合方法能够保留图像的有效信息,得到高清晰度的融合图像. 相似文献
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基于多小波变换的图像融合研究 总被引:23,自引:2,他引:21
多小波是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。在研究了多小波变换的特性后,提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法,并将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像数据利用此方法进行了融合。这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能很好地将源图像的细节融合在一起。通过实验结果证明,采用这种方法可以得到更好的融合效果。 相似文献
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基于小波多分辨率分析的多通道遥感图像数据融合方法及实现 总被引:1,自引:1,他引:0
对同一目标的多波谱遥感图像进行融合、是富集有用信息、提高图像空间分辨率和解释水平的有效手段,本文提出了基于小波多分辨率分析的多通道遥感图像数据融合的原理、方法及实现过程,实例分析其结果良好。 相似文献
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研究遥感图像融合问题。针对遥感图像数据在时间、空间和光谱方面差异大,图像分辨率低等问题,为有效提高遥感图像的分辨率,提出了一种基于聚类和NSCT的遥感图像融合算法。首先对源图像进行小波变换提取源图像特征;然后利用改进的模糊C均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行NSCT分解,通过设计的区域相似度度量方法,以信息度大的区域作为融合区域,对不同的区域采用不同的融合规则进行融合,最后进行重构得到融合图像。仿真结果表明,对比其它图像融合算法,改进的遥感图像融合算法可获得较理想的融合图像,具有一定的实用性。 相似文献
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遥感图像分类是模式识别技术在遥感领域的具体应用,针对遥感图像处理中的分类问题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的遥感图像分类方法,并针对单源特征无法提供有效信息的问题,设计了一种多源多特征融合的方法,将遥感图像的光谱特征、纹理特征、空间结构特征等按空间维度以向量或矩阵的形式进行有效融合,以此训练CNN模型。实验表明,多源多特征相融合能够加快模型收敛速度,有效提高遥感图像的分类精度;与其他分类方法相比,CNN能够取得更高的分类精度,获得更优的分类效果。 相似文献
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多源遥感图像融合效果评价方法研究 总被引:67,自引:5,他引:62
在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。该文系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行了总结和分析的同时,还提出了一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行了分类。最后通过实验进行了验证。 相似文献
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多传感器信息融合概述及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
多传感器数据融合广泛应用于自动目标识别、工业过程控制、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。介绍了多传感器信息融合技术的概念,对信息融合的算法进行了概述,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合算法,最后对多传感器融合技术的研究动向进行了展望。 相似文献
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融合技术是遥感数据处理中一种重要的方法。而TM多光谱与SPOT全色图像是遥感融合最为普遍的选择。为了对比分析不同方法在融合TM多光谱与SPOT全色图像上的效果,提出基于色彩空间的HSV变换、基于算数技术的Brovey变换和Gram—Schmidt波谱锐化3种融合方法相结合,实现了对同一传感器的全色和多光谱数据融合。试验表明:就空间信息量而言,经过HSV变换的图像具有最大的空间信息,但其光谱保真能力最差;Brovey变换最大限度保持了原始图像的光谱信息,而空间信息的详细程度较差;Gram-Schmidt波谱锐化后的影像不仅保持了多光谱影像的光谱信息,同时又保持了高光谱全色影像的空间细节信息,是一种较好的图像融合方法。 相似文献
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在遥感图像融合中,传统PCA算法会损失部分有用信息,从而使得融合结果的光谱分辨率受到较大影响,针对这种情况,借助小波变换优良的时频分析特性,利用特征量积来融合多光谱图像的第一主成分,实现了一种基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合算法。通过对来自不同场景不同卫星的多光谱和全色图像进行融合实验,结果表明,该算法无论在主观视觉还是在客观统计数据上,均具有比其他方法较佳的融合效果。 相似文献
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针对多光谱遥感图像,提出一种新的动态尺度梯度调制融合算法;该算法首先根据需求选取不同波段上的光谱图像,然后在多尺度梯度塔形分解数据结构下,分析、选择合适尺度上的一幅梯度图像作为融合的引导,再经过动态的阈值选取和二值化得到调制因子,对另一幅光谱图像进行调制,获得最终的融合图像;实验结果表明,与传统的对比度调制算法和多尺度调制融合算法相比,该算法能够有效地保留、增强各个波段光谱图像中最显著的地貌特征. 相似文献
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近年来融合技术不断创新,方法多种多样,但是对融合结果缺乏统一的定量评价方法。在分析与总结当前常用的遥感图像融合结果定量评价方法的基础上,给出了亮度信息、空间细节信息和光谱信息等定量评价参数,并且通过程序实现了定量评价。以IHS和PCA两种融合方法对QuickBird图像多光谱波段和全色波段融合作为实验,进行定量评价分析,结果表明所提出的定量评价参数能够较准确地反映图像融合情况,比定性评价有效、全面,可为选择恰当的融合方法提供依据。 相似文献
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基于影像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息。通过融合实验验证了上述结论。 相似文献
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多源遥感影像融合技术在地质灾害调查中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
我国是地质灾害频发的国家,灾害造成了大量人员伤亡和经济损失,“5·12”地震更是诱发了滑坡、崩塌、泥石流以及堰塞湖等地质灾害,给人民生命财产造成重大损失。实践表明,运用遥感技术可以进行大范围的地质灾害调查与监测,使应急速度得到显著提高,但目前传感器种类较多,如何在海量的数据中发现规律、进行数据的协同处理,弥补信息提取能力的不足,是亟待解决的问题。在对图像融合方法分析的基础上,结合地质灾害调查的任务和研究区具体情况,以全色SPOT和多光谱TM影像为数据源,进行数据融合算法及图像质量评价研究,取得了良好的效果。融合后图像不仅保留了多光谱信息,而且空间信息量也得到了增强,提高了孕灾因子及承灾体的提取精度,为地质灾害调查与地质灾害风险评价起到了技术支撑作用。 相似文献
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多光谱遥感图像与高分辨率全色图像融合研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了遥感图像融合的一般过程和特点,研究了像素级融合的常用算法,归纳了融合图像的基本步骤,采用四种融合方法对高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级融合实验,发现基于小波变换的图像融合提供更多细节信息,Brovey变换法融合全色图像与多光谱图像目视效果最好,速度最快。 相似文献
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本文综合利用三类统计参数来进行遥感影象融合效果的分析与评价:第一类反映亮度信息,如均值;第二类反映空间细节信息,如方差、信息熵、交叉熵和清晰度,其中给出了一种更切合实际的交叉熵定义;第三类反映光谱信息,如扭曲程度、偏差指数与相关系数。以小波变换融合方法为例,针对TM多光谱影象与SPOT全色影象融合的具体情况,,对不同分解阶数的融合影象进行分析和评价。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象融合的客观效果评价准则。 相似文献
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针对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像。将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3%、6.9%和3.9%。实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率。 相似文献
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遥感作为一种探测技术,越来越广泛地运用到城市建设等应用研究领域中。近年来,高分辨率遥感影像的应用推动了城市遥感进一步向定量化方向发展,同时,也大大增加了数据处理的工作量。如何从海量的遥感数据中筛选出有价值的信息一直是遥感影像处理工作最需要解决的难题。将尝试使用Sobel算子与数学形态学相结合的方法,利用2001年阜新市区的QuickBrid多光谱影像,探索一种高分辨率多光谱影像建筑物的提取方法。
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