多源遥感图像融合效果评价方法研究

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。     

遥感图像融合评价方法研究

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。在遥感图像的融合研究中,对同一对象,不同的融合方法可以得到不同的融合效果,即可以得到不同的融合图像。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总结和分析时,还提出一些新的评价指标,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分类。     

多源遥感图像像素级融合相关技术研究

多源遥感图像融合作为图像融合领域的一个重要分支,已成为遥感技术领域的研究热点。介绍了多源遥感图像融合技术的发展现状以及图像融合技术的基本理论,并分析了图像融合前的预处理工作。基于多分辨率分析的图像融合方法在现有的普遍的图像融合方法中应用极为广泛,是非常重要的一类算法。通过对融合图像的主观和客观评价标准的详细介绍,并采用定性定量相结合的评价标准对融合效果进行系统的评价。     

Brovey 融合与小波融合对QuickBird 图像的信息量影响

图像融合是解决多源遥感图像综合的最有效技术手段, 针对不同数据源选择最佳的融合方法是提高图像融合质量的关键。在分析了Brovey 融合和小波融合的理论、算法和融合过程的基础上,对QuickBird 的全色波段图像和多光谱波段图像数据进行融合实验, 然后从定性和定量两个方面对融合效果进行了分析与评价。定性分析是从色调、纹理和清晰度等方面进行分析, 而定量分析是根据熵、平均梯度和光谱真实性等指标进行分析, 实验结果表明: 在处理QuickBird 遥感图像时, 采用小波融合的图像既保持了较高的空间分辨率, 又具有较好的光谱特性; 而采用Brovey 融合的图像虽然图像空间分辨率也较高, 但光谱信息丢失较大, 因此Brov ey 融合方法并不适用于处理QuickBird 遥感图像。     

多源遥感图像融合方法研究

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.     

一种快速图像融合新算法

针对小波变换的特点,研究了图像融合规则,定义了图像小波方向导数和方向能量、图像纹理和轮廓的小波特征度,并提出了一种全新的图像快速融合算法.算法融合判据有效,结构设计简单.通过对多聚焦和遥感图像融合实验表明:该算法能有效地融合源图像的信息,保持源图像的纹理和轮廓特征.与同类优秀算法相比,主观评价效果相近,客观评价效果更高,运算时间更短.     

基于云影距离模型的遥感图像多尺度融合算法

为了对含云及云影遥感图像上的云影进行有效消除,首先构建了遥感云影成像距离模型,并依据遥感云影距离模型,提出了一种新的云影识别算法,用来对有云遥感图像中的云层和阴影进行检测与识别,并生成融合区域图;然后在融合区域图的基础上,提出了一种多尺度图像融合算法,用来消除云影,即先对源图像进行多尺度几何分解,得到源图像的粗糙和细节分量,然后对云影区域和非云影区域分别采用不同的融合策略进行处理得到融合图像。仿真实验结果表明,该新融合算法不仅对薄云的消除效果非常好,而且对厚云及阴影的消除效果也非常好,且不会产生衔接边缘。     

多源遥感影像融合理论、技术和应用

多源遥感影像融合日趋成为国际上遥感领域的研究热点，也是处理和充分利用多源遥感海量数据的有效途径。本文综述了多源遥感影像数据融合技术，包括融合原理、融合的主要方法、遥感影像融合应用、融合评价指标，最后指出了融合中存在的问题和发展趋势。     

基于小波包变换的分频图像融合方法

利用多源遥感数据有利于以多种数据集互补的方式提供单一数据集无法提供的信息,图像融合则是多源信息集成的关键之一。本文提出了基于小波包变换的分频图像融合流程,即对于用小波包分解得到的低频和高频部分,采用不同的融合策略。采用熵、联合熵、偏差指数和边缘指数等作为定量指标,对这种流程的融合结果进行了质量评价。通过ETM 多光谱和全色图像融合实验表明这种方法在光谱信息保持和纹理信息增强上相较与传统融合方法有明显优势。     

以图像为主的多模态感知与多源融合技术发展及应用综述

不同模态的表现方式不同,描述目标的角度也会不同。多模态感知与多源融合技术是将两种或两种以上的模态组合起来,融合不同传感器、不同平台收集到的数据、特征信息,兼顾不同图像的优势,在遥感监测、军事安防、自动驾驶等领域有着广泛的运用。介绍了热成像、高光谱成像、偏振成像、合成孔径雷达(SAR)、激光雷达(LiDAR)等多模态感知技术,总结了不同成像方式的特点与联系,简述了多源融合相关概念及其技术发展历程,重点分析了不同模态下图像融合案例,在此基础上归纳多模态感知和多源融合技术的发展趋势,最后基于融合算法、系统整体性、评价指标总结出进一步发展方向。     

遥感图像融合定量评价方法及实验研究

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。     

遥感影象融合效果的客观分析与评价

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。     

基于最小生成树的图像融合算法

研究遥感图像融合精度问题。图像融合存在含有冗余和互补信息,造成清晰度降低。针对传统的图像配准算法精度较低,为了提高遥感图像融合的准确度,提出了一种最小生成树遥感图像配准算法,将最小生成树算法应用到图像融合的优化过程中,算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树,然后使用最小生成树来估计熵,对遥感图像进行配准,最后将图像间的边缘梯度信息融入到融合框架中。算法有效地克服了传统图像融合算法的缺点,仿真结果表明,改进算法有效地提高了图像融合的精确度,并为遥感图像融合提出了有效依据。     

图像融合效果评价方法研究

随着遥感技术的发展，遥感数据越来越丰富。通过遥感图像融合可以综合利用各种遥感数据的信息，提高遥感图像解译和自动分类的准确性。图像融合的方法很多，但缺乏对融合图像效果评价的方法来综合评价融合方法的效果。本文采用标准差、信息熵和清晰度等定量参数来评价融合效果并用自动分类的精度来验证。     

遥感影像压缩质量评价方法

对重建图像进行质量评价是图像压缩的一个重要研究课题，评价方法的非客观性和非准确性可能误导图像压缩技术的进一步研究，本针对解压缩后的遥感影像，分析了影像压缩对人类视觉和计算机视觉的影响，从构像质量和几何质量两方面初步探讨了压缩图像质量的客观评价方法，强调了遥感影像几何质量评价的重要性，并使用各种评价方法对数幅图像进行测试，不同的方法可能代表了图像质量的不同方面，得出的结果不尽相同，他们共同构成了对解压缩图像质量的综合描述。     

TM与ETM影像融合用于地质构造解译

多源遥感影像数据融合是一种通过高级影像处理技术来复合多源遥感影像的技术，其目的是将单一传感器的多波段信息和不同传感器提供的信息加以综合，以提高获取信息的有效性和准确性，解译的可靠性，以及形成对目标的完整一致的描述。本采用TM与ETM经图像处理和融合，用于对地质构造解译，取得良好效果。     

一种快速遥感影像海岛自动提取方法

为有效提高基于遥感技术的海岛调查中海岛提取的效率,该文提出了基于多窄带模型（Multi Narrow Band Model,MNBN）初始化的Grab Cut分割算法对高分辨率遥感图像中的海岛进行提取。首先基于海面与陆地提取进行海岛初提取,再利用初提取结果建立多窄带模型对Grab Cut进行初始化来提高分割算法的速度。分析表明,该算法可有效完成海岛提取,与其他自动海岛提取算法相比具有速度快、鲁棒性高等优点。     

TM和SAR遥感图像的不同层次融合分类比较

多传感器遥感图像为分类技术提供了更多的地物特征信息,有助于提高分类精度,增强计算机自动解译的能力,减少遥感图像的后处理时间。给出了ＴＭ 和ＳＡＲ遥感图像根据信息处理所在的不同层次融合分类特征的选取及分类方法,并从融合分类的精度和计算时间消耗上对哈尔滨市附近地区５１２×５１２ 大小的ＴＭ和ＪＥＲＳ１ 的ＳＡＲ图像的不同层次融合的分类进行比较,指出特征层融合是ＴＭ和ＳＡＲ遥感图像融合分类的最理想层次