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相似文献
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1.
孙小芳  吴文英 《遥感信息》2007,(1):15-17,92,I0002
研究了基于ARSIS概念的遥感影像的小波包融合方法。利用小波包分解高分辨率影像和多光谱影像,在融合影像的低频小波包系数重构时采用波段间交互构建模式,即包含了多光谱影像低频小波包系数,也包含了高分辨率影像低频小波包系数。融合影像的高频小波包系数以局部方差为规则进行择优选取。融合实验结果证明,新方法在对原多光谱影像信息的保持上优于IHS方法,同时在保持高分辨率影像的细节信息上有所改善。  相似文献   

2.
对于多光谱和全色波段遥感影像融合而言,影像问光谱响应范围的差异是造成融合结果光谱畸变的重要原因。方法通过对遥感影像成像过程中的参数进行合理地近似,将多光谱影像有机地结合为光谱响应范围与全色波段接近的、低分辨率的“多光谱全色波段”。利用特定的小波融合法则,将全色波段中适量的空间信息融入到“多光谱全色波段”中,并根据构建“多光谱全色波段”时各多光谱影像所占的权重,将融入的空间信息逐像元地分解到各个多光谱波段,从而较好地削弱了融合影像间光谱响应范围的差异所造成的光谱畸变。通过对IKONOS遥感影像进行融合实验,验证了本文方法较传统方法具有更高的性能。  相似文献   

3.
一种基于小波包变换的遥感影像融合方法   总被引:12,自引:0,他引:12  
针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。  相似文献   

4.
ETM影像融合的评价分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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。
  相似文献   

5.
随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对ASTER多光谱影像光谱信息丰富、分辨率小,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以安徽省马鞍山市当涂县的ASTER多光谱影像与资源二号全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换以及主成分分析与小波变换相结合的3种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像进行对比,探讨ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合的方法和效果。结果表明:采用主成分分析与小波变换相结合的方法对两幅影像融合的效果最好,极大地改善了两种单一方法的缺点,提高了原始影像的目视效果和光谱信息,从而为区域研究提供了更精确的数据资料。  相似文献   

6.
尤淑撑  刘顺喜 《遥感信息》2007,(2):8-11,I0001
通过将较低空间分辨率的多光谱影像和较高空间分辨率的全色波段影像融合产生兼具多光谱和高空间分辨率特征影像是提高资源环境监测精度的重要途径之一。本文提出了一种计算简单、光谱保真性好的影像融合算法。该方法根据影像局域统计特征,建立融合方程,以表征全色影像空间结构和多光谱影像光谱信息的统计量为约束,求解融合系数,实现影像融合。试验结果表明该方法光谱保真性好、适应性强,具有一定的应用潜力。  相似文献   

7.
遥感多光谱影像空间分解力增强的融合方法   总被引:32,自引:4,他引:28       下载免费PDF全文
探讨了采用HIS变换对遥感多光谱影像与航片数字化影像进行融合的方法。试验结果表明所提出的方法是确实可行的。融合后的影像不仅在很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,而且将其空间分解力提高到原光谱影像的近3倍,因而增强了多光谱影像的判读和量测能力。  相似文献   

8.
基于亮度平滑滤波调节(SFIM)的SPOT5影像融合   总被引:3,自引:0,他引:3  
李艳雯  杨英宝  程三胜 《遥感信息》2007,(1):63-66,I0006
遥感影像融合不仅要求提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是保留影像的光谱信息,减少失真。为分析SFIM算法融合SPOT-5影像的光谱保真效果,首先采用IHS、小波和SFIM算法对SPOT-5的全色影像和多光谱影像进行融合,生成新的高分辨率多光谱影像。然后采用均值、相关系数、熵、标准差、梯度五个指标对SFIM不同滤波窗口的融合结果评价;最后采用以上定量评价指标对不同方法的融合结果进行分析评价。结果表明:和传统的IHS、小波融合方法相比,SFIM融合不仅提高了影像的空间分辨率和清晰度,而且较好地保持了原多光谱影像的光谱特征。  相似文献   

9.
为了提高SAR影像的解译水平,避免通常基于小波变换的融合方法造成的SAR影像信息损失,本文提出一种基于a’trous小波与广义HIS变换的SAR与多光谱影像融合方法,在将多光谱影像转换到HIS空间后,应用a’trous小波对I分量进行分解,通过加法的形式将多光谱影像的高频分量信息与SAR影像信息集成,并根据解译的需要,通过改变阈值来控制对多光谱影像信息的集成幅度。实验选取一组TM多光谱影像与ERS-2SAR影像进行融合研究,并将融合结果与另一小波融合方法融合结果进行视觉比较与统计分析。结果表明,另一小波融合方法的融合结果与本文方法融合结果阈值τ=1时的结果接近,而本文方法却可以根据不同的应用需要,在完整保留了SAR影像信息的基础上,通过调节多光谱影像信息的注入程度,为获取更能满足解译需要的SAR融合影像提供更多选择,拥有更好的鲁棒性。  相似文献   

10.
针对多光谱波段和全色波段影像融合存在的空间分辨率问题和光谱失真的问题,提出了一种超球面彩色空间变换(hyperspherical color space,HCS)与非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)相结合的遥感影像融合算法。首先对目标影像进行HCS变换获取I分量,然后使用NSCT分解全色波段和I分量,并将分解获得的高频子带和低频子带采用加权的局部方向熵和改进的拉普拉斯能量和的方法进行筛选,最后对筛选的图像进行NSCT和HCS逆变换,生成融合多光谱遥感影像。为了验证影像融合质量,分别采用主观评价和客观量化评价方法(均值、标准差、信息熵、平均灰度和相关性等)对融合后的图像进行了分析。通过与现有HCS方法、NSCT方法、Gram-Schmidt方法对比研究表明,该方法在光谱保持度和空间分辨率上均优于传统方法,在融合结果得到的边缘、纹理和细节方面均能够表现出更好的融合特性和视觉效果。  相似文献   

11.
周明非  汪西莉 《计算机应用》2017,37(11):3162-3167
针对包含复杂纹理信息的遥感图像难以进行精准图像分割的问题,提出了一种结合纹理去除的遥感图像分割方法。首先,改进了相对全变差纹理去除方法,通过引入新的范数约束使相对全变差纹理去除方法可以在去除纹理信息的同时凸显图像中的主要结构,达到辅助分割的效果;然后,使用均值漂移算法对经过纹理去除的遥感图像进行无监督聚类,达到分割的目的;最后,提出的遥感图像分割算法在不同遥感图像上进行了测试。实验结果表明,在高分辨遥感图像的分割上,所提算法可以分割出遥感图像中的主要目标,和直接分割或者结合其他纹理去除方法相比取得了更好的分割结果。所提出的分割算法可以降低纹理信息对图像分割的影响,提高遥感图像分割的精度。  相似文献   

12.
对引起遥感影像模糊的因素进行了分析,从光学系统、大气及传感器与地面的相对运动三方面出发,导出了遥感影像的调制传递函数,从而利用维纳滤波算法对遥感影像进行复原处理。考虑到遥感影像数据量大的问题,对图像采用分块处理的方法。实验结果表明该方法能有效的对退化的遥感影像进行复原。  相似文献   

13.
遥感图像场景分类对土地资源管理具有重要意义,然而高分辨率遥感图像中地物分布复杂,图像中存在着与当前场景无关的冗余信息,会对场景的精确分类造成影响.对此,提出一种基于脉冲卷积神经网络(SCNN)稀疏表征的场景分类方法.从稀疏表征出发,利用脉冲神经元的稀疏脉冲输出特性,设计脉冲卷积神经网络,去除遥感图像中与场景无关的冗余信息,实现对图像的稀疏表征;提出基于脉冲输出交叉熵损失函数的反向传播算法,在该算法的基础上利用梯度下降训练脉冲卷积神经网络,优化网络参数,实现遥感图像场景分类;通过实验验证方法的有效性,将所提出方法应用于Google和UCM两个遥感图像数据集,并与传统的卷积神经网络(CNN)进行对比.实验结果表明,所提出方法可以对遥感图像进行稀疏表征,实现场景分类;相对于卷积神经网络,所提出方法在遥感图像场景分类任务上更具有优势.  相似文献   

14.
多时相遥感影像分类方法通常使用人工设置的转移矩阵作为时间上下文信息,这样不仅难以获得准确的转移矩阵,而且没有充分利用时间上下文信息。针对多时相遥感图像中的时间与空间上下文信息难以构建的问题,提出了一种基于条件随机场模型的多时遥感影像分类方法。首先运用最大期望算法生成用于描述时间上下文信息的时间势能,然后结合空间以及时间上下文信息构造了条件随机场模型,最后使用该模型对多时相遥感影像进行分类。一系列的实验结果表明,该方法可以有效提高遥感影像的分类精度。  相似文献   

15.
为有效从高分辨率遥感影像中自动提取道路,提出利用线性要素间的拓扑关系识别道路线性要素的方法。提取影像中的线性要素并获取其邻域的光谱属性形成有向直线段;利用提出的道路线性要素识别模型,将满足条件的有向直线段聚类生成道路要素集;利用先验知识进一步验证。该方法主要使用道路线性要素的结构信息,适用于大范围、场景复杂的遥感影像,具有较高鲁棒性,目前该方法已应用于基于高分辨率遥感影像的GPS导航道路数据的生产和更新。  相似文献   

16.
针对复杂地形条件下道路特征选取不具代表性,分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(PPMU-net)的高分辨率遥感道路提取的方法。将3通道的高分二号光谱信息与相应的地形信息(坡度、坡向、数字高程信息)进行多特征融合,合成6通道的遥感图像;对多特征的遥感图像进行切割并利用卷积网络(CNN)筛选出含道路的图像;将只含道路的遥感图像送进PPMU-net中训练,构建出高分辨率遥感图像道路提取模型。在与U-net神经网络、PSPnet神经网络相比时,所提的方法在对高分辨率遥感道路提取时能够达到较好的效果,提高了复杂地形条件下道路分割的精度。  相似文献   

17.
高光谱遥感影像以其众多的波段数目,为地表观测提供近乎连续的波谱数据;然而海量的高光谱遥感影像存在着大量的信息冗余,为数据的处理带来了挑战。因此在对高光谱遥感影像进行存储、分析及可视化等操作之前,对高光谱遥感影像降维处理成为预处理的关键环节之一。利用信息熵理论,将高光谱遥感影像的各波段抽象为具有相关性的独立个体,设计了高光谱遥感影像的决策表矩阵,进而计算各波段的信息熵,量化各波段的信息量,从而将各波段根据信息增益进行排序。用户可根据高光谱遥感影像应用的精度需求,按排序选择波段组合,从而达到降维目的。以遥感分类结果的精度评价为例,对高光谱遥感降维方法的可行性和优越性进行评价。实验结果表明,该方法相较其他特征选取降维方法,能获得更高的分类精度。  相似文献   

18.
针对大幅面多光谱遥感图像的配准需求,提出一种基于特征点的快速全自动配准方法。由于多光谱遥感图像的尺寸较大,计算量大,因此提出特征网格理论,即根据图像灰度值、信息熵值及特征分布均匀性准则,在二级规则网格中选取特征网格参与后续运算,以减小计算量。同时,该理论为SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点提取算法的并行运行及特征点初匹配方法的改进提供了条件,提高了算法的效率及配准精度。利用本算法对CBERS-02B拍摄的遥感图像进行了实验。结果表明,该方法能够达到亚像素级配准精度,且计算速度快,能够满足大幅面遥感图像处理的要求。  相似文献   

19.
Change detection is a fundamental task in the interpretation and understanding of remote sensing images. The aim is to partition the difference images acquired from multitemporal satellite images into changed and unchanged regions. Level set method is a promising way for remote sensing images change detection among the existed methods. Unfortunately, re-initialization, a necessary step in classical level set methods is known a complex and time-consuming process, which may limits their practical application in remote sensing images change detection. In this paper, we present an unsupervised change detection approach for remote sensing image based on an improved region-based active contour model without re-initialization. In order to eliminate the process for re-initialization and reduce the numerical errors caused by re-initialization, we describe an improving level set method for remote sensing images change detection. The proposed method introduced a distance regularization term into the energy function which could maintain a desired shape of the level set function and keep a signed distance profile near the zero level set. The experimental results on real multi-temporal remote sensing images demonstrate the advantages of our method in terms of human visual perception and segmentation accuracy.  相似文献   

20.
随着遥感技术的飞速发展,遥感图像目标检测在资源勘探、城市规划、自然灾害评估等方面得到广泛应用.遥感影像背景复杂、目标尺度较小,难以检测.针对此问题,文中提出基于深度强化学习的遥感图像可解释目标检测方法.首先,将深度强化学习应用于超快速区域神经网络中的候选区域生成网络,修改激励函数,提高对遥感图像的检测精度.然后,将原有参数量较大的主干网络轻量化,提高方法的检测速度和可移植性.最后,利用网络解剖方法对隐层表征的可解释性进行量化,赋予方法人类理解的可解释性概念.实验表明,文中方法在3个公开的遥感数据集上的性能有所提升.通过改进的网络解剖方法进一步验证方法的有效性.  相似文献   

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