TM和SAR影像主分量变换融合法

探讨基于主分量变换法融合TM和SAR影像,采用包含广东省三水城的TM和航空SAR影像融合结果表明:主分量变换融合法不仅能提高多光谱影像的信息量和空间分解力,而且很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征。因此多光谱影像经采用主分量变换融合法与SAR融合后,在量测和解译能力上都有提高。与HIS变换融合法相比,主分量变换融合法对光谱特征的扭曲程度没有HIS融合法严重,因此它必将在实际中得到更广泛的应用。     

基于纹理的雷达与多光谱遥感数据小波融合研究

众所周知,多光谱与雷达影像融合具有重要的意义,但雷达影像小尺度的纹理特征在先前的融合方法中却没有被考虑。为了更好地对多光谱与雷达影像进行融合,基于双正交小波变换,提出了一种小尺度纹理影像参与融合的三影像小波融合方法。该方法借鉴多通道滤波及基于亮度调节的平滑滤波(SFIM)融合的原理,首先提取多时相雷达影像的小尺度纹理数据;然后再将该纹理数据、单时相JERS-1SAR数据及TM多光谱数据进行小波融合。分析表明,该方法的融合结果较雷达与多光谱影像小波融合的结果不仅具有更丰富的光谱特征,而且由于继承了雷达影像丰富的小尺度纹理特征,因而具有更高的清晰度。实验证明,该方法可获得较好的融合结果,是一种切实有效的融合法。     

基于提升机制小波变换的SAR与多光谱图像融合算法

在对提升机制小波变换的原理和特点研究的基础上，结合SAR图像与多光谱图像不同成像特性，提出了一种基于提升小波变换区域融合的SAR与多光谱图像融合方法。对于小波变换后的高频子图像，选择区域标准差大的作为融合后的子图像；对于低频子图像，定义区域均值的平均相对偏差作为阈值，融合子图像区域均值偏差大干阈值时，采用逻辑滤波方法融合，反之采用基于像素值加权、平均的融合规则。实验证明，该算法能够有效融合SAR与多光谱图像之间的互补信息，与其它用于图像融合的小波变换方法相比，运筹速度较快，易于DSP实现。     

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。     

一种新的基于HIS和小波变换的图像融合方法*

针对遥感图像影像分辨率低的问题,提出了一种新的基于HIS和小波变换的低分辨多光谱和高分辨全色图像的融合方法.该方法通过对高分辨全色图像小波分解后的低频分量进行低通滤波,将全色图像的低频信息中的高频分量融入到多光谱图像HIS空间的亮度信息的低频中;再将这个融合后的低频和高分辨全色图像的细节信息进行小波反变换,得到融合后的图像.该图像很大程度地保留了多光谱的光谱特性和高分辨图像的空间分辨率.仿真结果表明了本方法的有效性.     

基于小波变换的影像融合在动态监测中的应用

基于小波变换的遥感影像融合是一种重要的图像信息增强方法，提出了将其应用于土地利用遥感动态监测，以自动探测土地利用发生变化的区域。方法是将某时相的多光谱影像进行主成分变换，用其第一主成分与另一时相的多光谱影像进行数据融合，融合规则是对两时相影像的小波系数进行加权平均法计算。经室内资料检核和野外验证发现，得到的变化信息的噪声小图斑较少，结果精度能满足实际应用需要。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

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。     

ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合研究

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。     

SAR与SPOT数据融合方法研究

随着多空间分辨率、多光谱分辨率、多传感器遥感数据日益增多,数据融合技术已经在地学领域得到广泛应用。以SAR和SPOT多光谱影像为数据源,通过几何校正、辐射定标、噪声去除等预处理,采用PCA、IHS、BT、HPF以及WT融合方法进行融合试验,选取标准差、信息熵以及相关系数对融合结果进行图像质量评价。结果表明：基于结构信息变换的HPF和WT方法,纹理结构信息保持较好,线性地物特征尤为突出;基于统计信息变换的PCA方法,不仅能较好保持多光谱信息,而且也保持了SAR影像纹理结构信息,信息熵指数最大;基于彩色变换的IHS和BT方法,虽然视觉效果较理想,但是色彩及光谱失真现象严重,信息熵值最小。      

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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基于a'trous小波分解的图像边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

基于小波变换的SAR与可见光图像融合算法*

提出了一种基于小波变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为抑制斑点噪声,对SAR图像作平滑滤波。图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用SAR图像的小波低频系数作为融合后的低频系数,对得到的融合低、高频图像作小波反变换。     

机载综合孔径辐射计图像和光学图像融合及评价

微波辐射计图像可以很直观的反映地表亮温,但其分辨率不高且图像地物的几何外形不明显等缺点给研究带来诸多不便。现有一些光学图像与之相比,具有分辨率高,几何外形更清晰等优点。如何有效利用光学图像的信息来研究辐射计图像是一件有意义的课题。采用IHS方法、PCA方法、小波方法对机载综合孔径微波辐射计图像和Landsat ETM+图像进行融合。从对实验结果定量和定性的分析表明小波融合方法更具潜力。融合结果中可以看出在多光谱图像中表达相似的地物,可 以很快的在图像中分辨出来。结果图像基本上保持了辐射计图像的辐射特性,并且融合了光学图像的不同地物的光谱信息,为在辐射计图像上对大区域地物的解译和分析带来方便。     

基于区域性能的自适应遥感图像融合方法

为了把图像的融合效果评价信息加入到融合规则的选取过程当中,针对合成孔径雷达和可见光两种常见的遥感图像,提出了一种基于区域性能的自适应融合方法。该方法首先利用平滑滤波抑制SAR图像斑点噪声,再分别对源图像作小波分解。融合图像的低频系数由一组区域性能评价参量按隶属度控制规则自适应调节得到;高频系数则直接采用可见光图像的高频系数,对新的低频和高频系数实施小波反变换即可得到融合图像。实验结果表明该方法能够取得很好的融合效果。     

基于模糊加权SVM的SAR图像水体自动检测

提出一种SAR图像水体自动检测方法。该方法采用树型小波对SAR图像进行分解,提取样本图像与待检测图像的中频信息,并进行纹理分析,利用模糊加权支持向量机对样本图像的纹理进行训练,从而获得判别水体的决策函数,通过该决策函数能够检测出图像的水体区域。该方法结合了图像的灰度与纹理信息,减少了SAR图像中的噪声影响,能够适用于大幅面范围的SAR图像水体自动检测。     

利用小波变换局部模极大值进行实时目标定位的应用

提出了一种基于小波变换局部模极大值的边缘检测方法．利用B样条小波构造出一个边缘检测算子，采用多孔算法进行边缘提取，减少了图像识别与测量中必要信息的丢失，并且提出了自适应阈值的方法，较好的解决了图像边缘的提取精度与对噪声抑制能力之间的矛盾．实验中对比了几种传统边缘检测算子和小波模极大值方法的在边缘检测效果、抗噪性和运算时间等方面的性能，本算法对加噪图像和模糊图像都获得比传统算法更好的检测效果，证明了基于三次B样条小波的局部模极大值方法检测目标边缘的有效性和正确性．     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合，该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法，利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力，将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数，对方向高频系数定义一个边缘信息量测指标，选择量测指标大的系数作为融合系数，解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较，在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。     

基于小波包分解的 SAR图像压缩 *

针对 SAR图像含有丰富的中、高频信息 ,而基于小波变换的图像压缩方法会丢失高频细节信息 ,提出了基于小波包分解的 SAR图像编码算法。小波包变换对 SAR图像进行完全分解 ,再用与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索 ,然后根据各子带小波包系数的重要性进行加权 ,采用多级树集合分裂算法 ( SPIHT)编码。实验结果表明 ,该算法更好地保留了 SAR图像的细节信息 ,获得了同压缩比下优于传统 SPIHT算法的编码性能 ,更有利于后续图像处理。