TM与SPOT影像融合算法比较研究

随着遥感技术的发展,获取遥感数据的手段越来越丰富,各种不同的传感器所获取的影像数据与日俱增,在同一地区形成了多时相、多分辨率的影像序列金字塔。如何综合各种类型的遥感影像信息,提高遥感数据的利用效益已成为遥感应用的瓶颈问题。多源遥感数据融合技术是解决这一问题的有效手段,即将同一地区不同类型的影像数据进行空间配,然后采用一定的算法将各种影像数据中所含的信息优势或互补性有机的结合起来,产生新影像的过程。以Landsat和SPOT数据为例进行了这方面的探讨。为了充分利用TM丰富的光谱信息和SPOT较高的空间分辨率,研究中引入了4种影像融合算法：加权融合、K－L变换、K－T变换、基于信息特征的融合。通过信息量和分类精度的比较,表明基于信息特 的融合效果较好。     

纹理与几何特征在道路提取中的应用

提出一种利用纹理与几何特征的高分辨率遥感影像道路提取方法。首先分析高分辨率遥感影像的纹理特征,提出基于纹理特征的聚类方法,将影像大致分为道路区域和非道路区域,然后选取适当的几何特征指数,剔除道路区域中含有的非道路像素,得到初步道路信息。最后通过数学形态学处理,去除初步道路信息中由于车道线、树木影响而产生的孔洞,最后得到完整的道路信息。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够有效地从高分辨率遥感影像中提取道路。     

数字化动态视觉影像艺术研究

数字化动态视觉影像艺术是随着经济、信息、技术的不断发展,艺术与科技相互融合,形成的一种借助数字技术,以动态视觉艺术为中心的影像表达方式。这种跨学科的、具有独特艺术形式和语言的数字动态视觉影像艺术,已经成为时代发展,学科交叉融合及人类社会数字信息传媒的视觉艺术表现方式之一。文章从数字化动态视觉影像艺术的产生、发展及相关问题进行分析,力求对在边缘交叉学科中产生的数字化动态视觉影像艺术进行探讨研究。     

基于灰度与纹理信息融合的影像分割方法

文章提出了一种融合遥感影像像元各波段灰度信息与影像纹理信息的图像分割方法, 设计并实现了一种基于四分树的区域分开-合并算法。该方法有效地利用了遥感影像像元各波段灰度信息以及影像纹理信息, 用SPOT 5 卫星数据的实验结果表明, 该方法对影像分类以及制图工作有一定的促进作用。     

不同分辨率对遥感影像中识别人造地物的影响

高分辨率卫星影像的出现为提取特定目标的空间结构信息提供了物质基础,通过分析一组不同分辨率的同一地区的模拟遥感影像,讨论了不同分辨率对遥感影像中识别人造地物的影响,并从定性定量两个方面解释了影响产生的原因,为从遥感影像中识别特定地物提供了参考分辨率,同时也为以识别人造地物为目标的遥感图像分割提供了有益的探索。     

基于多特征的城市用地高分辨率影像分类与提取

利用高分辨率影像对象的多特征信息，采用面向对象的影像分析技术与多尺度影像分割技术，建立基于多特征的遥感影像分类模型，提取城市用地信息，为城市用地的合理规划与有效管理提供信息支撑。该方法分类速度快、精度高，为遥感影像信息的分类与提取提供了新的思路。     

一种新的遥感影像色彩均衡方法

针对不同情况下拍摄的目标影像镶嵌产生辐射差异的问题,提出一种新方法消除这种差异。该方法首先在目标影像中选择特征点并进行灰度特征区域划分,然后对特征区域进行灰度信息统计,最后建立相应的亮度因子模型对整幅影像进行辐射均衡处理。同时,提出平滑型高斯滤波校正模型处理影像对接处的灰度偏差。实验结果表明,亮度因子辐射均衡处理影像后获得的标准差分别为0.110 9和0.126 1,均低于原始影像的标准差,降低了影像亮度反差,实现了影像的辐射均衡。该方法同样适用于灰度融合。     

基于数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取

利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽的道路中心线信息.利用数学计算软件MATLAB在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析.     

基于ARSIS概念的遥感影像小波包融合

研究了基于ARSIS概念的遥感影像的小波包融合方法。利用小波包分解高分辨率影像和多光谱影像,在融合影像的低频小波包系数重构时采用波段间交互构建模式,即包含了多光谱影像低频小波包系数,也包含了高分辨率影像低频小波包系数。融合影像的高频小波包系数以局部方差为规则进行择优选取。融合实验结果证明,新方法在对原多光谱影像信息的保持上优于IHS方法,同时在保持高分辨率影像的细节信息上有所改善。     

基于Google影像的城市道路网提取及其应用

从遥感影像中提取道路信息制作专题图方法具有时效性强、周期短、操作快捷等特点。首先介绍了道路提取、处理以及专题图制作的方法与流程。其次以Google高分辨率影像为数据源,利用影像中道路的光谱和几何特征信息,结合计算机分类与形态学处理方法对实验区城市道路网络进行提取、处理和专题图的制作。实验结果表明:该方法能够清晰地提取出道路框架,满足一定的制图需求,而且对车辆、人群、阴影产生的道路内部空洞和边缘侵蚀具有很好的处理效果,具有较强的经济性和实用性。