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。     

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.     

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。     

WorldView-2遥感影像融合方法研究

随着遥感技术的发展,遥感影像的处理变得越来越重要,其中遥感影像的融合是遥感图像处理的重中之重.近年来,提出许多遥感影像融合的方法,以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源,采用Gram-Schmidt、HSV、Brovey、PCA融合算法,以ENVI4.8为处理平台进行影像融合,并利用定量评价指标进行定量化评价.试验结果表明,Gram-Schmidt融合方法对高分辨率影像融合效果最为理想.     

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.     

基于神经网络的信息融合在直线状特征提取中的应用

在分析信息融合的基本原理与自组织特征映射模型的基础上，提出了将基于自组织特征映射模型网络的信息融合应用于遥感影像中直线状特征的提取方法。以实际的遥感影像作为处理对象，实验结果表明，该方法的应用灵活有效，可以得到令人满意的提取结果。     

基于双正交小波遥感图像融合及效果评价

将双正交小波变换与IHS变换相结合,使得融合图像最大限度地保留了多光谱影像的光谱信息,同时提高了图像的清晰度和空间分辨率.文中给出了ETM＋影像多光谱与全色融合结果,用双正交与Db4I、HS法进行了比较,结果表明无论是目视解译还是定量分析,双正交融合方法均优于后两者.实验分析表明,基于双正交小波遥感图像数据融合技术是提高多源遥感影像表现能力的一种重要方法.     

高分二号影像融合方法比较研究

影像融合能有效提高影像的利用效率,为探索GF-2遥感影像的最佳融合方法,利用HSV、Brovey、PC、NND、GS 5种融合方法对GF-2影像进行融合,并采用定性与定量评价法对融合质量进行评价。结果表明,HSV和Brovey融合法在空间细节上保留较好,但目视效果较差且仅能融合3个波段,光谱信息损失较大,NND在目视效果上最好,在可见光波段和空间细节的保真效果最好,PC与GS融合影像标准差与原始多光谱较为接近,在细节上GS比PC效果好。综合定性与定量评价,NND在GF-2号影像融合上效果最好,GS次之,Brovey融合质量整体最差。     

采用IHS变换和灰度值匹配进行多波段影像融合

论述一种基于IHS变换法原理实现的多波段影像融合技术及设计思路与算法,用VC＋＋实现了界面交互融合,提出了影像融合前的色调匹配技术,采用色调匹配可以得到色调、纹理信息都很丰富的遥感影像.     

土地覆盖分类影像融合与精度评价研究

影像融合技术可以使遥感影像具有高光谱和高空间分辨率的效果,实现不同空间、光谱、时间等多种分辨率的信息资源互补,从而提高图像的空间分辨率,提高图像的几何精度.文章利用ERDAS软件,对遥感影像数据进行融合,采用乘积变换、PCA变换、Brocey变换、小波变换等遥感影像融合方法对多光谱与全色影像进行融合和土地覆盖分类研究.通过结合图像的光谱统计参数和融合图像的分类精度,对这些方法的分类精度进行评价.这4种方法对于原始影像分类精度,均有不同程度的提高.而小波变换所得融合影像与原多光谱影像的相关系数最大,均方差、平均梯度和信息熵最大,偏差指数最小,影像所含信息量最多;在光谱特性、图像清晰度、对于空间细节信息的表现能力上其它三种方法都好,所得融合影像的分类精度也是最高的.小波变换更适合融合影像的土地覆盖分类研究.     

基于Bayes理论的信息分布式融合模型与仿真

在分析改进的Bayes融合方法的基础上,建立了多源信息的串联融合模型和多信息源的并联融合模型,提出了基于Bayes理论的信息分布式融合方法。该方法可以实现多信息源多信息的动态实时融合;最后应用Matlab软件进行了仿真模拟,验证了该方法的可行性。     

一种改进的自适应航迹融合算法

讨论了C.Beugnon等提出的自适应航迹融合算法，分析表明该算法中隐含一个不正确的假设，即传感器航迹与全局航迹之间互不相关。鉴于此，提出一种新的改进算法，该算法修正了原算法中的错误假设，航迹相关性在两种距离测度的计算中予以考虑；并在继承原算法能自适应系统环境变化的优点的同时将航迹关联与融合相结合，降低了融合计算的复杂度。仿真结果表明，此算法对系统环境变化造成的跟踪精度损失具有更强的鲁棒性。     

数据融合及其应用

介绍了数据融合的定义,融合层次,融合方法及其应用领域,特别是在军事上,机器人控制及图像处理上的应用．在此基础上,分析了数据融合的研究热点及发展趋势．     

数据融合故障诊断系统模型及其应用

系统的故障诊断问题是一种多知识源问题,反映系统状态的信息有时十分广泛。为对技术系统的故障诊断问题做出更精确、更完全的估计和判决,利用数据融合技术具有分析和处理多源信息的能力,将数据融合技术与故障诊断原理融为一体,形成基于数据融合技术的故障原理,并提出数据融合故障诊断系统模型。数据融合模型分成三级结构:原始信息融合层、特征融合层、决策融合层。每一级内部又有相应子结构。前两层主要对输入信息进行预处理和特征提取,第三层主要对特征信息进行全局决策。通过将Bayes决策理论纳入DFFDSM和时空融合方法的两个例子,说明DFFDSM是一种适应性较好的模型,具有结构清晰、简单的特点。     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

基于压缩感知的自适应数据融合算法

为了降低数据融合本身的能量开销和数据传输能耗,将压缩感知理论应用到无线传感器网络的数据融合中,提出了一种自适应的数据融合算法,在路由过程中收集、融合无线传感器网络中相关节点的感知数据,使传输能耗和融合能量开销接近最小.     

异步多传感器目标跟踪融合

传感器信息融合一直以来被认为是改进目标跟踪的一种有效手段.一般的做法是假设所有传感器是同步的.但是这样的假设在实际系统中常常难以做到.在考虑多传感器目标跟踪时,不依赖于同步假设,即允许各传感器使用不同的采样频率.允许传感器平台与处理中心存在交流延迟等,提出了一种新的基于一级融合跟踪和二级融合跟踪的处理方案.该方案是在分布式融合的基础上,融合处理可以发生在融合区间内的任意时刻.     

信息估计融合中的观测量化解决方案

在分布式无线传输网络中的估计问题,由于诸多限制条件,传输量十分有限,传感器只能传送有限的几个0-1码（bit）到融合中心,在此情况下完成多传感器估计融合。采用将区间划分,每一区间形成一个假设,规定假设之间合适的损失系数,将估计融合问题化为决策融合问题,运用成熟的决策融合的方法,对于现在研究还不成熟的估计融合传感器量化问题设计了一个解决方案,将决策融合的决策结果作为最终的估计,从而在观测被量化的条件下达到较优的估计效果。并用计算机模拟的例子对分析进行了验证。     

双频地波雷达分区混合式融合跟踪方法

本文针对高频地波雷达双频信息融合的特点,提出威力范围分区混合式融合跟踪方法,将探测区域划分为有一定交叉过渡带的远、近2个分区,远区采用点迹融合,近区进行单频跟踪,最后对2个分区处理输出的航迹进行航迹融合形成系统航迹．分区混合式融合很好的适应了高频地波雷达的特点,充分发挥点迹融合与航迹融合的优点．仿真与实测数据处理结果证...     

数据融合技术在动态称重系统中的应用

数据融合技术是近几年发展起来的一门新兴技术,在军事和工业中有着广阔的应用前景。论述了数据融合的基本工作原理和过程;针对车辆动态称重系统的结构和特点,提出了几种数据融合计算方法,可有效地提高车辆动态称重系统抗干扰能力,以保证参数检测的可靠性和准确性.