PHI高光谱数据和高空间分辨率遥感图像融合技术研究

提出了一种新的高光谱图像融合技术———基于最佳指数准则的高光谱小波包图像融合方法,即首先利用最佳指数选择高光谱的最佳合成波段,得到低分辨率的彩色合成影像,然后采用一种基于区域多特征的小波包融合算法进行融合处理.文中利用上海地区PH I高光谱数据和高分辨率全色航空像片来验证算法的有效性,实验结果表明该方法可有效的实现高光谱数据和高空间分辨率遥感图像的融合处理.     

基于区域特征的高光谱与全色图像NSCT域融合方法

针对高光谱图像解译需求,提出了一种基于目标检测理论的NSCT域高光谱图像与全色图像融合方法。首先对高光谱图像进行RX异常目标检测,得到目标背景分离图像;然后对参与融合的波段图像进行无下采样轮廓波分解,得到不同分辨率的低频子带和多方向的带通子带;对于背景区域的低频子带系数和高频子带系数,分别采用加权平均和平均梯度自适应加权的融合策略,对于目标区域,则根据不同特征采用区域方差自适应加权的低频系数融合方法和区域方差取大的高频系数融合方法;最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文提出的融合方法能够有效提高高光谱图像的目视效果,突出目标与背景区域的差异,有利于目视解译工作的进行。     

联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法

为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法.首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼...     

基于非亚采样Contourlet和SWT的多光谱图像和全色图像的融合算法

该文研究了多尺度几何分析工具非亚采样Contourlet变换(NSCT),提出一种新的全色图像和多光谱图像融合的方法。该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,对于二者的低频近似系数再进行平稳小波变换(SWT)并融合,进一步提高融合图像的空间信息量,对于高频细节系数,采用基于局部平均梯度的方法进行融合,经过逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,该文提出的方法在保留多光谱图像的光谱信息的同时,增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了信息量,并且优于传统的基于IHS变换、小波变换、双树复小波变换及Contourlet变换的融合方法,该方法是有效可行的。     

基于艇载遥感成像数据的高空间分辨率全色遥感图像仿真

高空间分辨率全色遥感图像在军事侦察、地面监视等领域具有较高的应用价值.为模拟星载全色遥感图像, 提出了一种由艇载遥感成像系统获取的低空遥感图像为数据源的高空间分辨率全色遥感图像仿真方法.首先将低空宽视场图像按典型地物类型进行监督分类, 其次将低空宽视场图像与多光谱图像按不同地物类型分类拟合, 并将多光谱拟合结果合成高空间分辨率全色仿真图像, 最后对高空间分辨率全色仿真图像进行仿真精度评价.相比星载全色遥感图像, 仿真图像同样具备高空间分辨率、全色波段、宽视场等特点.仿真方法可为星载全色遥感图像仿真提供较准确的数据支撑.     

采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法

为了提高多光谱与全色图像融合算法质量,提出了一种采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法。首先将多光谱图像变换至HSV彩色空间,并采用分水岭与区域合并的方法对V分量进行区域分割,得到区域分割映射,欧氏光谱距离作为区域合并的测度。然后采用非下采样Contourlet变换（Nonsubsample Contourlet Transform,NSCT）对多光谱图像V分量和全色图像进行多分辨率分解,将区域分割结果映射至全色图像,通过计算对应区域间的互信息对多分辨率分解系数进行融合,获得融合图像的分解系数,最后通过NSCT反变换实现融合图像重构。图像融合算法对比实验表明,文中融合算法在充分保留了多光谱图像光谱信息的同时,尽可能多地注入了全色图像的细节信息,有效提高了多光谱图像的边缘特征。     

一种多传感器图像融合与数字水印技术

在小波包域提出了一种多传感器图像融合和双水印算法。首先,利用HIS变换和小波包变换将多光谱和全色图像分解为多个高低频子带,根据小波包域系数特点,低频部分采用基于区域平均能量加权算法的规则进行融合,高频部分采用绝对值取大的规则进行融合。然后,在高低频图像融合系数分别嵌入一个水印,低频水印利用了离散余弦变换的聚能去相关能力,高频水印利用了图像纹理子块特征。最后,对嵌入的双水印融合图像进行攻击和分析。实验结果显示,融合图像在保留多光谱图像光谱信息的基础上有效提高了空间分辨率;加水印的融合图像具有良好的不可视性和鲁棒性。     

基于Contourlet系数局部特征的选择性遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在显著提高空间分辨率的同时,尽可能多地保持原始多光谱特性,提出了一种基于Contourlet变换系数局部特征的选择性遥感图像融合方法。根据多光谱和全色图像融合过程中Contourlet变换后的低频和高频部分融合目的的不同,对得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用窗口邻域移动模板逐一计算相应区域Contourlet系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的准则,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在Contourlet系数域内进行选择性融合,通过Contourlet和亮度-色调-饱和度(IHS)逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。采用Landsat TM多光谱和SPOT全色图像进行的融合实验结果表明:提出的算法在显著提高空间分辨率的同时,又能很好地保持原始图像的光谱特征,并优于传统的融合方法。     

基于采样二通道不可分小波的多光谱图像融合

针对基于非下采样不可分小波图像融合方法空间分辨率不高、基于张量积小波融合方法会出现方块效应的不足,提出了一种基于伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道采样不可分小波的多光谱图像和全色图像融合方法.利用矩阵扩充方法,构造了一组新的不可分低通滤波器和高通滤波器组,利用所设计滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作下采样的多尺度不可分小波分解,分别对分解后的低频子图像和高频子图像按不同的融合规则进行融合.实验结果表明,其保持光谱信息的能力和保持空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法、基于IHS-DWT的融合方法、基于IHS-Contourlet变换的融合方法、基于IHS-Curvelet变换的融合方法、SRF方法都强,与基于非下采样的二通道不可分正交小波和不可分双正交小波融合方法相比,该方法能保持较好的整体光谱信息和较高的空间分辨率信息.     

自适应多尺度几何分析的全色和多光谱图像融合方法研究

为了利用全色和多光谱图像融合得到一幅空间分辨率较高和光谱信息丰富的遥感图像。结合窗口空间频率绝对值最大原则的高频条带波系数融合规则,提出一种基于自适应多尺度几何分析变换的融合方法。利用Landsat-7数据进行试验,得到一幅空间分辨率和光谱信息都较好的融合图像。和轮廓波方法、IHS、小波变换方法进行比较,本方法提高融合图像的质量,图像的边缘细节更明显清晰。