中高分辨率遥感影像融合研究

以浙江省衢州市的一个区域作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以QuickBird、SPOT5和Landsat ETM+全色与多光谱遥感图像为数据源,应用Brovey变换、SVR变换、PCA变换、Pansharp变换和Gram-schmidt变换等融合方法,对上述3类遥感图像进行了融合试验和分析,并从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行计算分析,来比较这几种融合算法用于QuickBird、SPOT5、ETM+遥感图像融合的效果。研究结果表明,在QuickBird影像融合时Gram-schmidt变换法的效果最好。Pansharp变换法在SPOT5影像融合时综合效果优于其它方法。ETM+影像融合时,Gram-schmidt变换的光谱退化最小;在空间信息增强方面:Brovey变换在波段2、3融合时效果最好,在波段1、5、7上,SVR变换法优于其它变换法,而波段4融合时则是Pansharp变换最佳。     

多光谱遥感图像与高分辨率全色图像融合研究

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。     

基于光谱角和光谱距离评价指标的遥感影像融合方法比较研究——以QuickBird数据为例

遥感数据融合是一种得到具有较高空间分辨率和光谱分辨率数据的有效方法,而如何保持地物光谱特性是遥感数据融合的关键问题。QuickBird卫星数据是高空间分辨率遥感数据的典型代表,探讨QuickBird数据的融合方法对于促进该数据的广泛应用具有重要意义,同时也能为其他高分辨率数据的处理提供借鉴。以QuickBird高分辨遥感数据为例,比较研究了目前针对高分辨率遥感数据常用的高通滤波、小波变换、Gram\|Schmidt和Pan\|sharpening 4种融合方法,以反映光谱曲线变化程度的光谱角和光谱距离为指标,评价了4种融合方法对多光谱影像地物光谱信息的保持能力。结果表明:小波变换在显著提高空间分辨率的同时最大程度地保持了原始多光谱影像的光谱信息,是4种方法中最适合QuickBird遥感数据的融合方法。     

基于改进的空间模式聚类遥感图像融合算法

研究遥感图像融合优化问题,由于多通道,遥感图像和多光谱图像融合技术受到采集的图像信息精度和分辨率不同的影响,使图像的清晰度降低.为了有效提高遥感图像的分辨率,提出了一种空间模式聚类和小波分析相结合的遥感图像融合新算法.首先采用小波分析对待融合图像进行小波分解,并选择不同的融合规则对小波分解后的不同高低频率重构,然后对融合后的边缘模糊图像区域采用基于空间模式聚类方案进行合并.实验给出了两组遥感图像,仿真结果表明,通过与常用的几种图像融合算法相比,改进的遥感图像融合算法最大限度地保留多波段光谱信息,提高了分辨率,具有一定的实用性.     

地球观测1号高光谱与全色图像融合的最佳方法

受制于成像原理及制造技术等因素,航天高光谱遥感图像的空间分辨率相对较低,为此提出将高光谱图像与高空间分辨率图像进行融合处理,设计最佳的增强高光谱遥感图像空间分辨率的融合算法。针对地球观测1号(EO-1)Hyperion高光谱图像和高级陆地成像仪（ALI）全色波段图像的特点,从9种具体遥感图像融合算法中选用4种融合算法开展山区与城市的数据融合实验,即Gram-Schmidt光谱锐化融合法、平滑调节滤波(SFIM)变换融合法、加权平均法（WAM）融合法和小波变换（WT）融合法,并分别从定性、定量和分类精度三方面对这些方法的融合效果进行综合评价与对比分析,从而确定适合EO-1高光谱与全色图像融合的最佳方法。实验结果显示：从图像融合效果看,在所采用的4种融合方法中,Gram-Schmidt光谱锐化融合法的效果最好;从图像分类效果看,基于融合图像的分类效果要优于基于源图像的分类效果。理论分析与实验结果均表明：Gram-Schmidt光谱锐化融合法是一种较为理想的高光谱与高空间分辨率遥感图像的融合算法,为提高高光谱遥感图像的清晰度、可靠性及图像的地物识别和分类的准确性提供有力的支持。     

用低通滤波器改进Brovey融合法*

针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法。该融合法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像。从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法。该低通比值融合法能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法。     

ETM影像融合的评价分析

针对Landsat-7 ETM影像，对采用HIS变换、Brovey变换、相关系数加权法、SFIM变换、ISVR变换5种方法实现的ETM全色波段与ETM多光谱波段融合结果进行分析，并以均值、标准差、信息熵、平均梯度及相对偏差作为评价指标，通过试验对融合影像进行综合定量评价。结果表明，HIS变换光谱失真最大；Brovey变换在光谱保真和保持空间分辨率方面都不理想；相关系数加权法的融合结果严重地依赖权系数的取值；基于SFIM变换的融合方法，能最大限度地保留光谱特征，但空间分辨率提高不明显；而基于ISVR变换的融合方法，光谱失真小，空间分辨率高，其最大优势是考虑了多光谱影像与全色影像间的波段关系，可作为ETM影像融合的最佳方法。
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颜色保真的遥感图像融合方法的研究

针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法,该融合法首先对高几何分辨率的全色波段进行低能滤波,尔后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像。从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法,该低通比值融合法是一种能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法。     

基于影像特征融合的遥感图像重构模式研究

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。     

基于遥感图像的颜色保真融合方法的研究*

针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法。该融合法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像。从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法,该低通比值融合法是一种能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法。     

IKONOS全色与多光谱数据融合方法的比较研究

IKNOS-2给各个应用领域提供1 m的全色和4 m的多光谱数据,因此利用全色波段将4 m的多光谱数据融合为1 m的多光谱数据会充分利用二者的信息,提高目视和自动影像提取的类别精度。影像融合技术发展较快,成为遥感应用研究领域的重要主题。在遥感领域应用较多的融合方法有IHS变换、主成分分析、Brovey(颜色归一化)变换、小波变换以及最近发展修改的合成变量比值变换。从光谱质量和空间信息角度对融合方法进行了比较研究,筛选出适合IKNOS融合方法,从各种特征信息提取和自动分类角度出发,合成变量比值变换融合方法光谱退化最小,同时也较高程度地保持了高几何分辨率全色的空间信息。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以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双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

一种基于HT系数预测的遥感图像多分辨融合方法

信息融合的概念自70年代形成后,由于其强调应用对象结果的信息优化,在许多方面比传统的信息处理方法有更大的优势,在遥感领域得到了广泛的应用。本文在分析前人算法的基础上,揭示了高斯拉普拉斯金字塔（GLP）结构融合方法与传统的哈达玛变换（HT）之间的内在联系,提出了一种基于HT系数预测的多分辨融合方法。通过实验表明,这一算法对于光谱差异较大的遥感图像的融合,在几何分辨率改善的同时可获得较好的光谱保真度。     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。     

一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文提出了一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感影像融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行小波多分辨率分析,而后对分解得到的近似分量以及各层各方向的细节分量利用移动模板逐一提取对应的小波系数矩阵的局部特征,采用本文提出的自适应融合准则在小波域进行影像融合,最后通过小波逆变换得到新的I′分量,与H,S分量一起还原到RGB空间,最终得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。本文采用一组TM多光谱图像和SPOT全色图像数据进行融合实验,利用标准差、熵,光谱扭曲度等5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。其实验融合图像的目视效果和统计指标均优于IHS融和方法和小波融合方法。