遥感图像和地形图信息融合系统的研究和实现

以不同格式、不同比例尺的地形图与遥感图像为对象,重点研究这两种图像的融合问题,包括配准、几何校正、信息表示等等,并基于Matlab 6.5与VisualC 开发了遥感图像和地形图的信息融合系统.借助该软件系统可进行同一区域不同比例尺的地形图和遥感图的信息融合,并最终给出符合资源与环境调查与应用要求的既有遥感信息又有地形图信息的融合图像,融合图像获得了比任意单一图像更加综合、丰富的信息.     

基于POS系统的无人机遥感图像融合方法的研究与实现

根据无人机遥感图像像幅小、几何畸变大、图像配准精度低等特点,提出采用最佳缝合线融合方法对无人机遥感图像进行融合。试验对30张无人机遥感图像序列进行了融合测试,结果表明这种融合方法能够很好地应用到无人机遥感图像的融合中,不仅可以有效地消除拼接线,而且能够避免"鬼影现象",使合成图像的整体目视效果得到了大幅提高。     

像素级遥感图像融合并行算法研究与实现

本文针对遥感图像IHS、HPF、DWT等典型的像素级融合算法,提出并实现了相应的基于数据并行的并行融合算法P-IHS、P-HPF、P-DWT,并在算法时空复杂度分析的基础上进行了通信、I/O优化。针对IKONOS卫星遥感图像在机群系统上的测试结果表明,我们提出的并行算法可获得良好的并行加速比,并行效率较高。这三类算法适合于对实时性要求比较高的遥感应用领域。     

遥感融合图像分类精度的研究

把不同空间分辨率的TM和IRS遥感图像进行融合,综合了不同传感器数据所提供的信息,增强了图像的清晰度,改善了解译效果。对遥感融合图像进行分类,分类精度达97.90%,效果优于TM图像(分类精度为89.39%)。     

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。     

遥感图像融合评价方法研究

如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。在遥感图像的融合研究中,对同一对象,不同的融合方法可以得到不同的融合效果,即可以得到不同的融合图像。系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行总结和分析时,还提出一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行分类。     

基于小波变换的多源遥感图像的信息融合

图像融合是一种重要的增强图像信息的技术方法,如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别,判断和决策能力,这是遥感数据融合的重要内容之一,提出了一咱基于小波变换的融合方法,使得融合图像在最大限度保留了多波段光谱信息的同时,提高了清晰度和空间分辨率,并对实验结果运用MATLAB语言进行了仿真,从几个方面对结果做了深入的分析与对比,取得了良好的效果。》     

多源遥感图像数据融合

该文分别从遥感图像数据融合的基本概念、方法、以及其在与地学相关的应用等方面对图像数据融合进行分析和讨论。     

利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合

为了更好地进行不同分辨率图像的融合,提出了一种在Matlab平台上实现基于小波变换的多光谱图像与高分辨率图像融合方法.实验结果分析表明,得到的融合图像与原多光谱图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了提高融合增强的目的.     

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.     

多源遥感图象融合及应用

标准的数据融合方法在解决一幅高分辨率、全色图象与一幅低分辨率多频谱图象融合问题时,会使多频谱数据的频谱特性失真。我们基于多分辨率小波分解开发了一种技术,用于此类图象的融合。此法是将高分辨率图象的小波系数添加到多频谱（低分辨率）数据上,再将全色图象小波变换的高阶系数添加到多频谱图象的浓度组件上,此算法是对对标准的浓度－色度－饱和度（IHS或LHS）合并法的改进,将该算法应用于SPOT与LANDSAT（TM）图象融合的结果表明,在保留频谱与空间信息方面优于IHS和LHS融合法。     

多源遥感图像融合效果评价研究

多源遥感图像融合的一个重要步骤是对融合图像的效果进行评价,在研究多源遥感图像融合效果评价的各种方法的基础上,分析了不同评价指标的物理意义,并提出如何根据不同的融合目的有效选取评价融合效果指标。     

TM与ETM影像融合用于地质构造解译

多源遥感影像数据融合是一种通过高级影像处理技术来复合多源遥感影像的技术，其目的是将单一传感器的多波段信息和不同传感器提供的信息加以综合，以提高获取信息的有效性和准确性，解译的可靠性，以及形成对目标的完整一致的描述。本采用TM与ETM经图像处理和融合，用于对地质构造解译，取得良好效果。     

遥感数据异地归档方法研究与实现

遥感数据异地备份是在数据中心和备份端各自保存一份遥感数据,并提供数据恢复手段的容灾技术.遥感数据异地归档是遥感数据异地备份的基本组成部分,是实现遥感数据异地备份的关键.为实现遥感数据异地备份中异地归档功能,本文针对异地归档过程中的难点和问题,提出了遥感数据异地归档方法,并从技术角度出发提出解决方案.     

基于像素级遥感图像融合方法综述

介绍了典型的基于像素级遥感图像融合算法,论述了各种算法的优缺点,给出了图像融合质量的评价方法,提出了图像融合的研究方向。     

国内多源遥感影像信息融合技术的新进展

遥感影像信息融合是有效利用遥感海量数据的关键技术。在总结传统遥感影像融合算法的基础上,对传统算法的改进算法和新的融合算法做了较为详尽的介绍,以期为全面系统地了解我国影像融合技术的发展,为我们的学习和研究工作提供便利。     

基于推广的IHS变换和压缩传感的遥感图像融合

为了提高全色图像和多光谱图像的融合图像的质量,提出一种基于推广的intensity-hue-saturation (GIHS)变换和压缩传感的遥感图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像作GIHS变换得到低分辨率的亮度分量;然后在低分辨率的亮度分量、全色图像和理想的高分辨率亮度分量之间建立压缩传感模型;再利用压缩传感理论恢复出理想的高分辨率亮度分量,并用其代替GIHS变换方法中的全色图像,得到最终的融合图像.高分辨率亮度分量的应用,使得融合图像的光谱失真问题大为改善.以Geoeye-1和QuickBird卫星数据为例的实验结果表明,与传统方法相比,文中方法不仅能够提高多光谱图像的空间分辨率,而且对光谱信息的保持也具有更好的效果.     

遥感图像双正交小波的数据融合模式研究

鉴于小波变换分析方法在图像处理与图像融合中具有广阔的应用前景，为了获得更好的图像融合效果，首先介绍了图像数据小波分解与重构的基本方法，然后从理论上阐述了具有广义线性相位的双正交小波基的优点，最后通过小波变换与HIS变换的有机结合实现了图像融合。融合后的影像不仅仍然保持了地物的光谱信息，而且保留了高空间分辨率全色波段影像细节清晰的特点。实验结果表明，基于双正交小波变换的多分辨率遥感图像数据融合技术是提高卫星遥感影像解像力的一个重要手段。     

面向定量遥感研究的遥感模型集成平台设计与实现

介绍了遥感模型集成平台的设计思路,关键技术的实现方法。对定量遥感研究中使用的遥感模型进行集成,使用统一的框架将模型封装并发布,通过集成平台来实现多个模型的统一调用,借助集成平台内置的二次开发语言来实现模型变量的赋值,循环,判断等逻辑操作,将多个模型之间的输入输出自动关联,实现单一模型无法实现的复杂模拟,以辅助开展定量遥感研究工作。最后,在设计开发的集成平台上,开展了一组模拟实验以验证集成平台的正确性。