SAR与光学影像融合在宁陕地区明长城探测中的应用研究

宁夏和陕西地区的明长城在遭到自然与人为双重破坏后日渐退化,有的区段已消失于地表。本文采用了SAR与光学影像像素 级融合方法——HIS变换融合和PC主成份变换融合,通过比较2种方法的融合效果,最终选定PC主分量变换融合的结果作为自动提取 该区明长城信息的基础。通过“骨架”算法实现了对该区明长城空间位置的自动提取,最终获得了较为清晰的明长城信息。该区明 长城准确而完整的空间位置,可为进一步研究该区明长城沿线环境变化及古环境演变提供精准的研究范围和研究基础。     

基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中,IHS变换法与小波变换法具有互补性,文中把这两种方法结合起来,提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法.通过对具体影像的实验证明,该方法是有效的,达到了预期的目的.     

像素级遥感图像融合方法研究

本文介绍了基于IHS变换和小波变换相结合的多光谱图像与高分辨率图像融合方法;并利用Matlab平台进行了实验,其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.     

一种FFT增强的IHS变换融合方法研究

在分析IHS变换和频率域滤波器选择理论的基础上,提出一种FFT增强的IHS变换融合方法.该算法先对多光谱图像IHS变换的I分量进行低通滤波,然后对与I分量进行直方图匹配的全色图像进行高通滤波,接着合成低通滤波和高通滤波的结果作为新的I分量,最后进行IHS逆变换得到融合图像.通过与IHS法与高通滤波法的融合结果进行对比评价,表明该方法在保持光谱信息和提高多光谱的空间信息能力方面都有很好的效果.     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法。该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量，然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量，再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息，同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率，防止图像纹理信息的丢失。     

CBERS-02B星数据融合方法评价

CBERS—02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据空间分辨率相差较大，给图像融合带来一定困难。在对IHS变换、主成分分析变换、Brovey 变换、GS变换等融合算法分析的基础上，利用02B星数据进行了融合试验。通过对试验结果的目视评价与定量分析发现，PC变换和GS变换方法融合图像纹理信息较清晰，光谱保真度较好。在GS变换融合中，可利用02B星CCD相机第5波段模拟GS变换的低分辨率输入，融合结果统计值优于PC变换。     

基于小波变换的遥感影像融合技术发展现状

多源遥感影像数据融合技术是解决海量遥感影像数据处理问题的一条有效途径。通过介绍目前基于小波变换的遥感影像融合技术发展状况,以及各种融合方法的优缺点和适用范围,为遥感影像融合系统的研究与开发提供参考。     

GF-2和Sentinel-2全色多光谱影像融合方法比较研究

针对高分二号(GF-2)卫星全色遥感影像与哨兵二号(Sentinel-2)卫星多光谱遥感影像空间分辨率相差较大且传感器不同导致的光谱或空间信息丢失问题,结合快速离散Curvelet变换对HSV融合方法的分量替换过程进行改进,利用GF-2的高空间分辨率和Sentinel-2的多光谱特性分别设计高、低频系数融合规则,并且与...     

多源遥感影像小波融合方法研究与分析

多源遥感影像融合是遥感数据处理的重要内容之一.小波技术能分离影像的光谱信息和空间信息,进行不同尺度的多分辨率分解,在影像融合中具有独特的优势.相关的融合算法有很多,本文首先简要介绍了小波变换融合影像的基本思想;然后从小波变换的基本形式、与其它方法结合两个方面阐述各种融合算法的原理、存在的部分问题和改进办法;最后评价了小波变换技术在影像融合中的优缺点,指出应用多进制小波、智能化融合等是其主要的发展方向.     

用于图像融合的IHS变换方法的比较

首先介绍了3种常用的IHS变换方法--三角形法、六棱锥法和圆柱体法,并给出了圆柱体法和三角形法的推导过程.然后将该3种方法用于IRS-1C或SPOT全色波段与Landsat TM多光谱图像的融合.实验结果表明,对图像融合而言,3种方法无明显的差异,但相比之下,六棱锥与圆柱体法优于三角形法.     

基于小波包变换区域方差的遥感影像融合

介绍了基于小波包变换和区域方差的遥感影像融合方法.利用IHS变换和小渡包变换把全色影像和多光谱影像的相应分量分解为低频部分和高频部分,并分别采用加权平均法和区域方差法融合低频部分和高频部分,然后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像;最后采用MATLAB语言实现了这种方法.实验结果表明,这种方法在提高影像的清晰度、突出影像细节信息以及保留原始影像的光谱特征方面效果较好.     

CBERS-02B星CCD与HR数据融合方法探讨

随着CBERS-02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据在各个领域的广泛应用,两者相差较大的空间分辨率给图像融合带来难题。在对改进型的IHS变换、主成分变换、Brovey变换、GS变换等融合算法分析的基础上,利用02B星数据进行融合试验,并对试验结果进行定性与定量评价,结果表明:①Brovey变换融合效果较差;②在影像的阴影区域,改进型的IHS变换融合结果存在光谱失真;③PCA变换光谱保真较好;④GS变换无论是统计结果还是图像的色彩和清晰度都明显优于上述三种方法。     

IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合

本文针对低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合，提出了一种IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合方法。方法首先对多光谱影像作IHS正变换，得到亮度I、色度H和饱和度S三个分量：然后利用小波变换融合方法，融合多光谱影像的亮度分量与全色影像，并用融合后的影像替代多光谱影像的亮度分量；最后，利用IHS反变换得到新的多光谱影像。试验结果分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法，在增强融合影像的空间细节表现能力的同时，很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

联合IHS 变换和MAP 估计的遥感图像融合

为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量, 提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation, GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximum a Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS 变换, 由多光谱图像得到强度分量; 其次针对强度分量和全色图像, 通过MAP 构建高分辨率图像的成像模型, 采用最速下 降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像; 进而依据GIHS 变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS 卫 星、Quickbird 卫星的多光谱图像和全色图像为例, 进行融合算法验证, 并与GIHS 融合算法、传统的小波变换融合 算法、小波变换结合IHS 变换的融合算法等进行比较分析, 实验表明, 新的融合方法具有更好的融合效果。     

多源遥感数据融合及在城市研究中的应用

论述多源遥感数据融合常见的技术方法、融合过程和类型，并以两种遥感数据融合方式为例说明多源遥感数据融合在城市研究中的应用前景。     

小波变换保持光谱特型融合算法

对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,本文提出了一种小波比值融合法,该融合法首先对高几何分辨率的全色波段进行小波变换提取其低频分量,并对其进行三次卷积法重构得到与原分辨率相同的图像,而后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以重构后的全色波段图像,便得到融合图像。并从目视评价、GVI、统计评价证实了该小波比值融合法优于Brovey变换法,该比值融合法是一种能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法。     

基于小波叠加的主成分变换遥感数据融合方法的研究

主成分变换 (KL)是一种经典的遥感数据融合技术 ,本文在主成分变换的基础上将小波变换与KL变换结合起来 ,与原来的KL和IHS方法相比 ,本文方法进一步提高了融合信息的质量。     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法.该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量,然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量,再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像.该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率,防止图像纹理信息的丢失.     

小波的SAR和光学图像融合方法比较研究

本文通过光学图像和SAR图像的融合,对几种典型的小波融合方法进行了分析对比实验,并使用各种评价标准对它们的融合效果给出了评价。在此基础上,对光学图像和SAR图像融合效果的各种评价标准做出了讨论并提出自己的看法。     

基于亮度相关系数的ETM+影像融合

传统的影像融合方法对ETM＋多光谱影像和全色影像融合往往存在一定的光谱失真现象,提出了一种基于亮度相关系数的影像融合方法,能够提高融合影像的光谱保真度。该方法首先对多光谱影像进行IHS变换,将全色影像与亮度分量进行直方图匹配;其次,对亮度分量和新的全色影像分别进行小波分解,以分解后近似分量的相关系数作为权值,对两个近似分量图像进行加权融合,得到新的近似分量;然后,进行小波逆变化得到新的I分量;最后,通过IHS逆变化得到融合影像。试验结果证明,该方法得到的融合影像,不仅能够有效地保持全色影像的空间细节信息,而且能很好地保留多光谱影像的光谱信息。