基于PCA变换的多元遥感影像融合方法研究

基于PCA变换的融合方法是用于多波段遥感图像的第一主分量具有相同均值和方差的高分辨率遥感图像直接代替多波段遥感图像的第一主分量,这样会损失部分多波段遥感图像第一主分量中反映光谱特性的有用信息,使得融合结果图像的光谱分辨率受到较大影响。因此,在PCA变换融合算法基础上引入小波包变换融合算法,保留多波段遥感图像第一主分量中一些反映光谱特性的有用信息,提高融合后遥感图像的效果。     

多元遥感影像数据融合研究

由于遥感数据越来越丰富,不同传感器获取的影像数据在几何、光谱和空间分辨率等方面存在着一定的局限性和差异性。全色波段和多光谱影像融合得到的影像,兼有全色波段的高空间分辨率和多光谱影像的高光谱分辨率特性,可以满足影像解译的需求,而且融合后更能突出影像的某些特征：如土地利用变化和森林覆盖的变化等等。本文主要是介绍遥感影像融合的基本原理、融合后影像的评定和分析,并且将以主成份影像融合、IHS变换与直方图匹配法的遥感影像融合,进行以南昌市部分地区Quickbird全色影像和多光谱影像的融合实验分析。     

基于PCA变换和光谱补偿的遥感影像融合方法

针对传统PCA融合方法光谱失真较严重的问题,本文从分析传感器的光谱响应范围的不一致性入手,通过预判融合图的光谱失真区域,对失真和非失真区域采用不同的融合策略。在非失真区域,采用传统的PCA融合方法进行融合,在失真区域,对第一主成分与全色图像进行小波融合,然后替换第一主成分。并提出了新型的多层融合流程,改善了融合图像走样的问题。实验表明,本文方法可以实现全色与多光谱图像的高保真融合,且方法的适应性较好。     

基于IHS变换、小波变换与高通滤波 的遥感影像融合

基于IHS变换、小波变换与高通滤波的遥感影像融合方法。利用IHS变换法来增强结果影像的空间细节表现能力；利用小波变换法来保留多光谱影像的光谱特性；在使用小波变换法的同时，利用高通滤波法对小波变换的低频部分进行融合，以便尽量多保留全色影像的细节信息，避免融合后的影像出现细节模糊。新方法不仅很好地保留了多光谱影像的光谱信息，而且增强了结果影像的空间细节表现能力，提高了结果影像的信息量与清晰度。     

基于PCA变换与小波变换的多源图像融合算法

在多尺度分解的框架下,针对像素级的多源图像融合,提出一种基于PCA变换与小波变换的图像融合算法。首先将低分辨率的多光谱图像进行主分量变换,得到各主分量;然后将高分辨率图像的信息与第一主分量进行融合,得到新的融合了高分辨率图像信息的第一主分量;最后新的第一主分量与其他主分量进行反变换,得到一幅具有高空间分辨率的多光谱图像。     

改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法

为了提高图像的视觉效果,提出了一种改进的基于Curvelet变换的图像融合方法.首先对全色图像进行增强,使图像的细节信息得到加强,再采用Curvelet变换与IHS变换结合的方法对增强后的图像进行融合。该算法既有效的保留了空间信息又抑制了光谱扭曲.结果表明,和常用的小波融合算法相比,笔者提出的融合方法在光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能得到提高,具有更好的效果.     

QuickBird遥感影像数据融合方法研究

基于影像融合方法和波段组成对遥感影像质量的影响，从清晰度、信息熵等方面，对遥感领域应用较多的几种融合方法及提出的增强真彩色融合法，进行了分析研究。结果表明：增强真彩色融合法更适于QuickBird数据的融合。该方法不仅很好地保留了多光谱影像的光谱信息，而且增强了影像的空间细节表现能力，图像色调接近自然色彩。     

一种基于特征提取的遥感影像融合法

介绍了目前遥感影像融合的几种常用方法,提出了一种基于影像特征信息提取的遥感影像融合算法.该算法先用小波提取影像边缘信息,然后将边缘信息加入到彩色影像中,试验结果证明,这种融合方法突出了影像边缘轮廓,利于图像的判读.     

粒子群优化Contourlet变换的遥感影像融合算法研究

Contourlet变换能有效地应用在图像增强领域,基于Contourlet变换的遥感影像融合算法常采用高频低频替换和频域线性加权两种融合方法,因此,通过粒子群优化算法对基于Contourlet变换分解不同子带图像所需的不同加权系数进行优化,采用多元回归分析方法设定目标函数,实现了全色影像与多光谱影像的融合,与传统的Contourlet变换、PCA算法、高通滤波遥感影像融合算法相比较,新方法在提高影像清晰度的同时在光谱保真度方面相对于其他算法有明显优势.     

Matlab下3种遥感图像融合及其评价

遥感图像融合的方法众多,对小波法、HIS法以及PCA法3种常用图像融合方法的融合效果进行对比分析,了解3种融合方法的特点。基于Matlab软件强大的图像处理功能,以1对已经配准的目标图像为研究对象,在软件中对其实现小波法、HIS法以及PCA法的图像融合,得到相应的融合图像,并进行主观评价和客观评价。结果表明:HIS方法处理得到的图像空间分辨率相对最好,且其光谱信息保存相对小波方法更优秀,而PCA方法的融合图像空间分辨率相对较差,但其具有更好的光谱分辨率,小波方法相对另外两种方法,其融合效果处于中间水平。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟 水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低 频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

基于分水岭变换的遥感影像面向对象分类

为了提高面向对象分类的自动化程度,提出将分水岭变换与ISODATA聚类相结合对遥感影像进行面向对象分类。首先利用改进的分水岭变换对高分遥感影像进行分割,获得分割的对象后,利用ISODATA聚类方法对其进行分类。试验结果表明,该方法取得了较好的分类效果,且分类速度快,一定程度上提高了遥感影像分类的自动化。     

利用小波变换进行遥感 多光谱图像融合的算法及实现

在分析了小波变换的分解与重建方法后,提出了一种基于区域的图像增强算法。先提取出源图的边 缘,以图像的边缘为参考,围绕边缘建立融合窗口,然后结合区域内的图像信息,应用基于窗口的融合规则进行 融合处理。实验结果显示,融合后的图像综合了3幅源图像的不同特征,处理后的图像变得容易识别了。表明 该方法保持了尽可能多的原始信息,算法简单,稳定性好,适合于多光谱遥感图像识别、医学成像等领域。     

基于双树紧支剪切波变换的遥感图像融合

提出一种基于双树紧支剪切波的遥感图像融合算法。紧支剪切波变换是剪切波理论的空域实现,因其步骤中包含了传统的离散小波变换(DWT),引入了移变性。分析移变性对图像融合的影响,采用双树复数小波抑制紧支剪切波的移变性,与主分量分析变换(PCA)或IHS变换相结合,提出遥感图像融合算法。通过QuickBird和IKONOS的三组数据的进行实验,结果表明提出的融合方法性能优于基于DWT、à trous小波、Curvelet以及基于频域实现剪切波(à trous shearlet)方法。     

遥感数据和多源地学数据的融合研究

随着遥感和地面勘探技术的发展,用于矿产和石油等资源调查的信息源和信息种类越来越多,多源数据的融合可以弥补单一信息源的不足,减少地质解释的多解性。因此,多源数据融合技术成为勘探学界研究的热点和难点。本文对遥感数据的地学应用、多源数据融合概念、流程、融合方法及评价方法进行分析和讨论,认为图像处理技术可以使遥感数据进一步揭示隐伏信息,同时图像融合技术对于解决多源数据融合的问题具有较大的应用前景。     

基于小波包的遥感图像融合新算法

提出了一种基于正交小波包的局域方差遥感图像融合新算法．该算法利用正交小波包变换,把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波包局域窗口和子区域窗口统计,把小波包系数分类成边缘和非边缘系数．在融合处理中,把低频图像的小波包系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应图像小波包系数的多窗口区域方差,来确定融合后高频小波包系数．实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,有效且优于其他图像融合算法．     

基于区域特征的小波变换图像融合方法

图像融合的目的是把来自多传感器的数据互补信息合并成一幅新的图像，以改善图像的视觉效果。笔者提出一种基于小波变换的图像融合方法，其思想是先把待融合图像采用小波进行分解，然后在对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理，最后采用小波逆变换得到融合图像。该方法很好地区分了图像低频分量和高频分量对融合的不同影响，实验表明取得了较好的融合效果。