遥感图像时空融合综述

高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用.然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像.因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间分辨率折衷问题的有效途径之一.随着深度学习在各领域的广泛应用,深度学习技术已经被证实是解决图像问题非常...     

条件生成对抗遥感图像时空融合

目的 卫星遥感技术在硬件方面的局限导致获取的遥感图像在时间与空间分辨率之间存在矛盾,而时空融合提供了一种高效、低成本的方式来融合具有时空互补性的两类遥感图像数据（典型代表是Landsat和MODIS （moderate-resolution imaging spectroradiometer）图像）,生成同时具有高时空分辨率的融合数据,解决该问题。方法 提出了一种基于条件生成对抗网络的时空融合方法,可高效处理实际应用中的大量遥感数据。与现有的学习模型相比,该模型具有以下优点：1）通过学习一个非线性映射关系来显式地关联MODIS图像和Landsat图像;2）自动学习有效的图像特征;3）将特征提取、非线性映射和图像重建统一到一个框架下进行优化。在训练阶段,使用条件生成对抗网络建立降采样Landsat和MODIS图像之间的非线性映射,然后在原始Landsat和降采样Landsat之间训练多尺度超分条件生成对抗网络。预测过程包含两层：每层均包括基于条件生成对抗网络的预测和融合模型。分别实现从MODIS到降采样Landsat数据之间的非线性映射以及降采样Landsat与原始Landsat之间的超分辨率首建。结果 在基准数据集CIA （coleam bally irrigation area）和LGC （lower Gwydir catchment）上的结果表明,条件生成对抗网络的方法在4种评测指标上均达到领先结果,例如在CIA数据集上,RMSE （root mean squared error）、SAM （spectral angle mapper）、SSIM （structural similarity）和ERGAS （erreur relative global adimensionnelle desynthese）分别平均提高了0.001、0.15、0.008和0.065;在LGC数据集上分别平均提高了0.001 2、0.7、0.018和0.008 9。明显优于现有基于稀疏表示的方法与基于卷积神经网络的方法。结论 本文提出的条件生成对抗融合模型,能够充分学习Landsat和MODIS图像之间复杂的非线性映射,产生更加准确的融合结果。     

基于多输入密集连接神经网络的遥感图像时空融合算法

为了解决地表反射率遥感卫星Landsat和MODIS影像的时空融合问题,文中提出基于多输入密集连接网络的遥感图像时空融合算法.首先提出多输入的密集连接网络,学习包含连续时刻间差异信息的过渡遥感影像.基于差异相似假设,融合网络学习得到的2幅过渡影像与已知的2幅高空间分辨率影像,得到最终的预测影像.对Landsat遥感影像和MODIS遥感影像的融合实验表明,文中算法在各项定量指标中均较优,最终的预测图像也可表明,文中算法对噪声具有较好的鲁棒性,能较好地恢复细节信息.     

遥感图像融合方法研究

为了使融合图像在高空间分辨率的基础上较好地保留光谱信息,研究了高分辨率图像和多光谱图像中的高频信息的关系;在基于小波变换的图像融合方法中引入ISM模型（Inter-Band Structure Model）,改进了原有的融合方法;提出了基于ISM模型与小波变换（Wavelet Transform）（简称I-W）的图像融合方法;通过与HIS方法及PCA方法进行了实验对比,结果证明：文中所提出的方法能较好地保留图像的空间和光谱信息。     

图像融合的非负线性混合模型与算法研究

本文提出了一种适用于像素级图像融合的非负线性混合模型,该模型的意义在于任何像素级图像融合问题都可以用此形式化模型来表示.针对实际融合问题,根据实际情况对模型进行具体化或者简化,就能够得到具体融合问题的融合算法.在此基础上,根据图像融合的实际问题,本文给出了该模型的一种简化模型,并对简化模型的求解问题进行了深入研究.通过将简化后的模型转化为具体的优化问题,给出了一种快捷的图像融合迭代算法.所求出的图像融合结果综合了源图像中的特征信息,使得融合图像的特征信息损失较少,更接近于理想的真实图像.该方法的收敛性可以保证,是对现有图像融合方法的补充,能够应用于多种实际的图像融合处理中.大量的实验并与其他的融合算法的比较分析表明了本文算法的有效性和优越性.     

基于局部学习的遥感图像融合

本文提出了一种基于局部学习的遥感图像融合方法。兵基本思想是在局部区域划融合图像与全色图像建立对应的局部线性关系。由于图像数据在局部区域相对简单,因此局部模型相比全局模型更为合理。在局部学习的基础上,将全色图像与融合图像的全局回归误差表示为图拉普拉斯的形式,其本质是利用局部学习使得融合图像保持全色图像的流形结构。同时为了保持多光谱图像的性质,通过图像的尺度空间表示,建立融合图像与多光谱例像之间的尺度关系。最后通过集成融合图像的二次拉普拉斯形式和足度空间表示,构建图像融合的全局目标函数。为了优化目标函数,本文提出了闭合求解法和快速迭代求解法。实验结果表明：本文所提出的融合方法比传统融合方法具有更好的效果。     

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.     

自适应多尺度融合遥感图像分割方法

针对遥感图像数据量大、地物对象与空间尺度密切相关的特点,提出一种自适应多尺度融合遥感图像分割方法。使用颜色方差作为距离度量,利用区域邻接图和最近邻区域图对遥感图像进行快速分割,建立阈值和尺度之间的函数关系,通过不同阈值得到多尺度分割结果,并采用融合方法获得最终结果。实验结果表明,与eCognition单尺度分割方法相比,该方法可消除遥感图像过分割或欠分割的现象。     

一种新的基于2DPCA的遥感图像融合方法

作为一种图像融合的重要技术,PCA已在遥感领域得到了较为广泛的应用.但这种方法也有缺点:首先,在对图像进行PCA分析时需将图像转换为一维向量来实现,从而不能有效利用图像的结构信息;其次,融合后的图像空间分辨率改善明显,但光谱信息损失严重.为解决些问题,我们提出了一种基于2DPCA的遥感图像融合方法.与PCA融合方法相比,该方法的主要特点为:首先,2DPCA是直接对图像矩阵进行,而不是对一维向量,这样就可以有效利用图像的结构信息;其次,融合后的图像不仅空间分辨率大大提高,而且保持了良好的光谱信息.本文的研究和实验证明这种新的图像融合方法是有效的.     

Remote sensing image fusion based on Bayesian linear estimation

A new remote sensing image fusion method based on statistical parameter estimation is proposed in this paper. More specially, Bayesian linear estimation (BLE) is applied to observation models between remote sensing images with different spa- tial and spectral resolutions. The proposed method only estimates the mean vector and covariance matrix of the high-resolution multispectral (MS) images, instead of assuming the joint distribution between the panchromatic (PAN) image and low-resolution multispectral image. Furthermore, the proposed method can enhance the spatial resolution of several principal components of MS images, while the traditional Principal Component Analysis (PCA) method is limited to enhance only the first principal component. Experimental results with real MS images and PAN image of Landsat ETM demonstrate that the proposed method performs better than traditional methods based on statistical parameter estimation, PCA-based method and wavelet-based method.     

改进的小波变换在多源遥感图像融合中的应用

在分析方向可调的小波变换与不可分离小波变换的基础上,以全色SPOT和多光谱TM遥感影像为数据源,结合可调小波变换与不可分离小波变换的优点,借助Matlab与ERDAS IMAGINE等工具,实现了改进的方向可调的不可分离框架小波变换的遥感影像融合处理.该方法与传统的融合方法相比,具有不可分离小波变换和方向可调性等优点,对图像的多分辨率信息的刻画比较精细,既能保持多光谱图像的光谱信息,又能保持全色图像的空间分辨率特性,从而提高了对影像的解译能力.     

一种基于信息融合的多源遥感图像分类方法

基于D-S证据理论提出了一种多源遥感图像分类融合的新方法。首先通过人为选择感兴趣的分类区域，提取特征获取基本概率分配函数，将待分类的多源图像进行分类融合，从而得到最终的分类结果。试验表明，相比于K-mean分类方法，这种分类融合方法可以有效地减少分类过程中的不确定性信息，提高分类精度。     

基于融合的微光云图的云分割

首先应用基于变分的图像融合方法对DMSP气象卫星夜间微光云图和红外云图进行融合,在此基础上应用快速C-V模型图像分割方法对图像进行分割,将云分割出来。结果显示,与源图像相比,融合图像中包含了更多的关于云的信息,云体清晰度提高,纹理细致。在此基础上云体分割比较完整,比直接在各通道图像中进行分割的效果优越。     

基于梯度融合规则的医学图像融合方法*

为了更好地满足临床诊断和治疗的需要,本文提出了一种在图像融合阶段对测量值进行自适应梯度加权和图像重建时采用CoSaMP重建算法相结合的方法。该算法首先对两幅源图像分块并进行稀疏表示,同时利用观测矩阵进行测量。在测量数据融合阶段引入图像梯度来反应图像本身的边界信息,先计算每幅分块子图像的梯度;然后利用自适应梯度加权的融合规则得到融合的测量数据,并对融合测量数据进行随机压缩采样;最后通过CoSaMP算法对采样数据进行信息重构实现测量数据的恢复。该方法克服了图像融合时信息畸变的缺陷,并且可以根据不同融合区域自动调整融合规则的权重系数,有效地避免了设置固定权重系数造成的融合误差。实验结果和评价指标验证了本文算法的有效性和先进性。     

基于小波分析的多源图像融合去云技术研究

云干扰是遥感图像解译过程中常遇到的问题。在介绍几种常用于多传感器遥感图像去云方法的基础上,采用多分辨力小波分解的图像融合法来达到对影像的去云目的。仿真结果表明:这种方法对多源或多时相影像进行融合处理,能较好地完成云区或阴影区域的填充与更新,达到了去云的效果。     

结合线性稀疏表示和图像抠图的多聚焦图像融合方法

针对现有的多聚焦图像融合方法对聚焦/散焦边界（FDB）信息捕捉不准确的问题,提出了一种新的基于线性稀疏表示和图像抠图的多聚焦图像融合方法。首先,引入一种基于线性稀疏表示的焦点测度,它利用自然图像形成的字典与输入图像在局部窗口上的线性关系,通过求解线性系数来表示图像的焦点信息。然后,利用焦点测度获取源图像的焦点图和一个由聚焦区域、散焦区域以及包含FDB的未知区域组成的三元图,并将三元图作为一个输入,采用图像抠图技术处理源图像的FDB区域,从而得到较精确的全聚焦图像。最后,为了进一步提高融合图像的质量,将得到的全聚焦图像作为新字典实现融合过程的迭代进行,在经过设定的更新次数后得到最终的全聚焦融合图像。实验结果表明,相比于11种最先进的多聚焦图像融合方法,该方法具有较好的融合性能和视觉效果,且有较高的计算效率。     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

基于剪枝网络的知识蒸馏对遥感卫星图像分类方法

针对目前遥感图像在应用卷积神经网络分类时需要大量计算,并占用大量内存的问题,提出了一种基于剪枝网络的知识蒸馏对遥感图像分类方法.以模型剪枝理论为基础,在网络结构中引入注意力机制,加强对重要特征的提取之后,并对网络进行模型剪枝,然后引入知识蒸馏技术对模型进行迁移学习,补偿模型剪枝之后分类精度的损失.为了证明方法的先进性与可靠性,利用在NWPU-RESISC45遥感卫星数据集上,与同类算法进行对比实验.实验结果表明,所提方法不仅在分类精度有更好的表现,并且在模型大小上更具有优势.     

遥感卫星图像自动导航方法研究

遥感卫星图像自动导航方法用来自动地确定遥感卫星图像中每一个像素的地理经纬度,目前已经在气象、海洋、资源、环境、军事等领域得到了广泛应用,并且产生了巨大的社会和经济效益。介绍了一种新的基于最大相关系数的遥感卫星图像自动导航方法。首先给出了问题的描述;其次介绍了图像自动导航数据流程;然后设计并实现了一种新的基于最大相关系数的自动图像导航方法,它是整个遥感卫星自动导航的关键部分;最后给出了实例,验证了方法的可行性以及高精度。