基于CBERS-02B和SPOT-5全色波段的图像融合纹理信息评价研究

CBERS-02B是我国第一代传输型陆地资源遥感卫星,搭载的传感器可以获得2.36 m分辨率的全色波段数据。通过遥感影像融合技术,将CBERS-02B全色数据和SPOT-5全色数据与SPOT-5多光谱数据10 m分辨率的图像进行了多方法的融合处理,通过对融合后图像的空间纹理信息进行比较和评价,获得了纹理信息的特征参数值。通过目视评价和定量分析,认为用CBERS-02B全色数据融合的影像在空间纹理上比SOPT-5融合的影像有优势。因此,CBERS-02B的全色波段是一种较高质量的高分辨率数据,应用前景广阔。     

ZY-3东北界河地区影像特征分析

对资源三号卫星(ZY\|3)数据影像特征进行科学分析与应用研究,为ZY\|3数据优化利用与广泛应用提供可靠的借鉴。分别从单波段数据信息量、多波段数据相关性及各波段数据地类间可分性分析原始数据,ZY-3多光谱数据以band4信息量最丰富,与其他波段相关性小,地类间光谱距离最大,其次是band3与band2,而band1各项指标最差。将band4、3、2组合后,进行多光谱数据与全色数据分辨率融合,进一步分析融合后数据,对于土地覆被调查,主成分分析影像视觉最好,而乘积方法信息量最丰富。
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SPOT5全色波段与ASTER多光谱影像融合方法的比较研究

多源遥感影像数据融合可以将不同来源数据包含的优势信息重构为新的信息载体,进而为解 决实际问题提供更丰富的信息。与TM,CBERS-1等影像数据相比,ASTER多光谱影像在短波红外波段具有更强的优势,因此将其与SPOT5全色波段进行融合可为解决实际问题提供更多的细微信息。本文选取主成分分析变换（Principal component analysis,PC A）、比值变换（Brovey）、格兰姆-施密特变换（Gram-Schmidt,GS）和小波变换4种融合方法进行对比研究,实验结果表明PCA变换和GS变换适用于这两种影像融合。     

基于ATCOR2模型的CBERS-02数据大气校正

根据CBERS-02与Landsat5传感器对应波段带宽设置的极度相似性和交叉定标原理,提出利用landsat5来辅助CBERS-02的大气校正。其方法为:通过逐像元回归,求解出CBERS\|02多光谱波段和TM5第1、2、3、4波段的回归系数,然后推导出CBERS\|02的辐射定标参数,最后在ERDAS中的ATCOR2模型中通过修改Landsat4_5的大气校正模块的有关参数,实现了在ATCOR2模块中对中巴资源二号卫星的大气校正。实验结果表明该方法具有现实可行性,校正后增强了影像对比度,提高了影像的清晰度,恢复了影像质量。     

CBERS-02B星HR与CCD影像融合研究

CBERS-02B星搭载了高分辨率全色相机HR和多光谱传感器CCD,HR和CCD分别具有高空间分辨率和高光谱分辨率的特点。对这两类影像进行融合可以得到尽可能完整和准确的地物观测影像。对北京地区CBERS-02B的HR和CCD影像分别用HSV变换、HPF变换、Brovey变换、HIS变换、SFIM变换和小波变换等融合方法进行融合,对融合结果从空间细节和光谱保持两个方面分别定性和定量地进行评价,并比较这几种融合算法在CBERS-02B的HR和CCD遥感影像融合中的效果,得到了几种比较合适的融合方法。     

SPOT5多光谱图像对南沙珊瑚礁信息提取方法的探讨

珊瑚礁在海洋生态系统中具有重要的作用,国外对珊瑚礁遥感信息提取研究较早,但国内起步较晚,目前仍以目视判读为主。使用SPOT5 10 m多光谱数据对我国南沙群岛中弹丸礁和光星礁进行了分类实验,并以QuickBird融合影像判读结果及岛礁调查资料为参考,探讨了SPOT5对珊瑚礁水下信息的辨识能力。首先利用阈值分割方法将水下和水上信息分离;对于水下信息,尝试进行Deglint纠正并引入衍生波段,用4种波段组合方案分别进行最大似然法分类后进行结果比较。结果表明,Deglint纠正能够有效消除水面噪声,从而提高分类精度;近红外波段对水下信息提取有辅助作用,可帮助纠正一些由水深导致的错分;衍生波段替代近红外波段分类效果略差。总之,SPOT5 10 m多光谱数据经过图像纠正后能够有效提取珊瑚岛礁水下成分信息,其分类精度可达80%以上。     

中高分辨率遥感影像融合研究

以浙江省衢州市的一个区域作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以QuickBird、SPOT5和Landsat ETM+全色与多光谱遥感图像为数据源,应用Brovey变换、SVR变换、PCA变换、Pansharp变换和Gram-schmidt变换等融合方法,对上述3类遥感图像进行了融合试验和分析,并从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行计算分析,来比较这几种融合算法用于QuickBird、SPOT5、ETM+遥感图像融合的效果。研究结果表明,在QuickBird影像融合时Gram-schmidt变换法的效果最好。Pansharp变换法在SPOT5影像融合时综合效果优于其它方法。ETM+影像融合时,Gram-schmidt变换的光谱退化最小;在空间信息增强方面:Brovey变换在波段2、3融合时效果最好,在波段1、5、7上,SVR变换法优于其它变换法,而波段4融合时则是Pansharp变换最佳。     

一种构建多光谱全色波段与小波变换相结合的遥感影像融合方法

对于多光谱和全色波段遥感影像融合而言,影像问光谱响应范围的差异是造成融合结果光谱畸变的重要原因。方法通过对遥感影像成像过程中的参数进行合理地近似,将多光谱影像有机地结合为光谱响应范围与全色波段接近的、低分辨率的“多光谱全色波段”。利用特定的小波融合法则,将全色波段中适量的空间信息融入到“多光谱全色波段”中,并根据构建“多光谱全色波段”时各多光谱影像所占的权重,将融入的空间信息逐像元地分解到各个多光谱波段,从而较好地削弱了融合影像间光谱响应范围的差异所造成的光谱畸变。通过对IKONOS遥感影像进行融合实验,验证了本文方法较传统方法具有更高的性能。     

一种基于分类的融合算法

提出了一种基于分类的融合算法 ,可用于融合低分辨率多光谱影像和配准的高分辨率全色波段影像 .算法的主要步骤如下 :(1)将 1m高分辨率全色波段影像和 4 m低分辨率多光谱影像进行几何配准 ;(2 )采用监督或非监督分类算法对高分辨率影像和配准的多光谱影像进行统一分类 ;(3)根据每一类所对应的高分辨率全色波段影像直方图和相应的空间关系 ,对配准后单个波段的多光谱影像进行调整 .(4)采用柱状坐标系对调整后的多谱影像进行 HIS(Hue,Intensity,Saturation)变换 ,并反变换至 RGB(red,green,blue)彩色空间 ,从而得到融合影像 .以天安门附近 10 0× 10 0大小 IKONOS的 1m高分辨率全色波段影像和 4 m多光谱影像为例 ,对融合算法进行了验证 .实验结果表明 :(1)此算法可以融合分类信息、全色波段的高分辨率信息和多光谱波段的光谱信息 ,突出分类信息作为先验知识的重要性 [1 ] ;(2 )在精确分类的基础上 ,可部分消除目标物边界的假彩色现象 ,有较好的目视判读效果 ;(3)对融合过程中 ,先验知识与空间关系的加入作了一些有益的尝试 .     

一种改进的遥感图像融合方法:LFF

通过遥感图像融合,可获得更丰富的信息,常用遥感图像融合方法如HIS彩色变换可将不同平台、不同光谱响应范围的高空间分辨率的遥感数据与多光谱遥感数据进行融合,但要求这两组数据的光谱响应范围一致,否则便会产生光谱扭曲的现象,从而影响了地物的识别。针对不同平台、不同光谱响应范围的遥感数据,该文在HSI变换的基础上,提出了一种改进的方法,即LFF融合法,首先对高几何分辨率的全色波段进行LoG滤波,而后将LoG滤波后的全色波段与多光谱经HSI正变换后的强度分量进行灰度直方图匹配,并替换之,经HSI逆变换便得到融合图像。论文从灰度变化指数和分类精度两方面分析了光谱保持性能和融合图像的分类精度,分析结果表明:LFF融合法的光谱保持性能优于HSI变换法,LFF融合后图像的分类精度高于HSI融合后的图像,LFF融合法是一种能较好地保持光谱特性的融合方法。     

The joint use of IHS transform and redundant wavelet decomposition for fusing multispectral and panchromatic images

Intensity hue saturation (IHS) and wavelet decomposition are two distinct fusion methods used for enhancing the spatial resolution of multispectral images by exploiting a high-resolution panchromatic image. In this paper, a combination of the IHS transform and redundant wavelet decomposition is proposed as a general method for fusing multisensor images. The principle consists of transforming low-resolution multispectral images into IHS independent components. The low-resolution intensity component is fused with the high-resolution panchromatic image in the redundant wavelet domain through an appropriate model. Subsequently, the high-resolution intensity produced is substituted to the low-resolution intensity. High spatial resolution multispectral images are then obtained through an inverse IHS transformation. SPOT images are used to illustrate the superiority of this approach over the IHS fuser in terms of preservation of spectral properties.     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

Smoothing Filter-based Intensity Modulation: A spectral preserve image fusion technique for improving spatial details

Image fusion techniques are widely used to integrate a lower spatial resolution multispectral image with a higher spatial resolution panchromatic image, such as Thematic Mapper (TM) multispectral band and SPOT Panchromatic images. However, the existing techniques either cannot avoid distorting the image spectral properties or involve complicated and time-consuming frequency decomposition and re-construction processing. A simple spectral preserve fusion technique: the Smoothing Filter-based Intensity Modulation (SFIM) has thus been developed based on a simplified solar radiation and land surface reflection model. By using a ratio between a higher resolution image and its low pass filtered (with a smoothing filter) image, spatial details can be modulated to a co-registered lower resolution multispectral image without altering its spectral properties and contrast. The technique can be applied to improve spatial resolution for either colour composites or individual bands. The fidelity to spectral property and the spatial textural quality of SFIM are convincingly demonstrated by an image fusion experiment using TM and SPOT Panchromatic images of south-east Spain. The visual evaluation and statistical analysis compared with HSI and Brovey transform techniques confirmed that SFIM is a superior fusion technique for improving spatial detail of multispectral images with their spectral properties reliably preserved.     

基于改进NSCT和IHS变换的遥感影像融合方法

目的 为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样Contoulet变换（NSCT）和IHS变换相结合的融合方法。方法 先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果 利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,获得了较好的融合效果。结论 结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

遥感图像融合的非采样Contourlet变换方法

有效地融合高分辨率全色遥感图像(PAN)和低分辨率多光谱图像(MS),均衡融合结果中的空间细节信息和光谱信息两项特征指标,是多源遥感图像融合技术的难点。为了提高融合后图像的质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的融合方法。由于"非采样Contourlet变换"采用非采样滤波器组实现,具有移不变、高方向性和各向异性的特点,能够较好地弥补"采样的Contourlet变换(CT)"的缺陷,并且解决了小波变换方向性差的问题。实验中,以Landsat TM5图像和SPOT图像进行了算法的验证,并针对传统的直接替换、绝对值选大和局部方差选大等多分辨率融合算法与离散小波变换(DWT)及"采样的Contourlet变换"进行了对比分析,结果表明,本文方法在提高空间信息的同时,可以较好地保持原始多光谱图像中的光谱信息,弥补了"采样的Contourlet变换"在遥感图像融合应用中会导致严重的色彩畸变的缺陷。从而证明了NSCT在遥感图像融合领域是一种有效的多分辨率分解策略,可以被成功的应用到遥感图像融合应用中。     

Fusion and registration of THEOS multispectral and panchromatic images

This article presents a new method for the fusion and registration of THEOS (Thailand Earth Observation Satellite) multispectral and panchromatic images in a single step. In the usual procedure, fusion is an independent process separated from the registration process. However, both image registration and fusion can be formulated as estimation problems. Hence, the registration parameters can be automatically tuned so that both fusion and registration can be optimized simultaneously. Here, we concentrate on the relationship between low-resolution multispectral and high-resolution panchromatic imagery. The proposed technique is based on a statistical framework. It employs the maximum a posteriori (MAP) criterion to jointly solve the fusion and registration problem. Here, the MAP criterion selects the most likely fine resolution multispectral and mapping parameter based on observed coarse resolution multispectral and fine resolution panchromatic images. The Metropolis algorithm was employed as the optimization algorithm to jointly determine the optimum fine resolution multispectral image and mapping parameters. In this work, a closed-form solution that can find the fused multispectral image with correcting registration is also derived. In our experiment, a THEOS multispectral image with high spectral resolution and a THEOS panchromatic image with high spatial resolution are combined to produce a multispectral image with high spectral and spatial resolution. The results of our experiment show that the quality of fused images derived directly from misaligned image pairs without registration error correction can be very poor (blurred and containing few sharp edges). However, with the ability to jointly fuse and register an image pair, the quality of the resulting fused images derived from our proposed algorithm is significantly improved, and, in the simulated cases, the fused images are very similar to the original high resolution multispectral images, regardless of the initial registration errors.     

Feature space and metric measures for fusing multisensor images

A multivalued wavelet transform (MWT) is proposed to fuse multisensor images in feature space. First, feature space is constructed using image‐derived features, and then the MWT is introduced. The multisensor images are then fused in the MWT domain using a voting and electing fuser based on the cross‐feature scale guideline and the posterior probability of the MWT coefficient. The performance of the MWT is estimated using metric measures regarding various aspects of image quality. A fusion experiment using Thematic Mapper (TM) multispectral and SPOT panchromatic images of south China demonstrates that MWT outperforms smoothing filter‐based intensity modulation (SFM) in terms of the fidelity to spectral properties and the injection of salient information. The experimental results confirm that the MWT is a superior fusion method for enhancing spatial quality of multispectral images with their spectral properties reliably preserved.     

基于双正交多小波变换的多光谱与全色图像融合研究

针对多光谱与全色图像融合中存在的光谱扭曲问题,提出了一种利用双正交多小波进行多分辨率分析,并结合平均与选择法处理小波高频系数的融合算法。该算法首先对已配准的多光谱图像进行IHS变换,然后分别对变换得到的强度分量I与全色图像进行双正交多小波分解,为增强融合图像的空间信息,对分解得到的高频系数利用平均与选择相结合的方法来确定,低频系数则通过邻域方差准则得到。最后由新的小波低频和高频系数重构并进行IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法可以有效减少光谱扭曲,并提高图像的空间分辨率,保留图像中的边缘细节。