共查询到20条相似文献，搜索用时 18 毫秒
1.
ETM+全色波段及其多光谱波段图像的融合应用 总被引：22，自引：1，他引：21
Landsat-7ETM+的全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合。目前常用的图像融合方法很多,究竟哪种方法更适合于ETM+图像,本次试验采用HIS变换、Brovey变换、SFIM变换、加权融合4种方法,分别实现ETM+Pan与ETM+的多光谱波段的融合,并从空间纹理信息、光谱真实性2个方面进行定量和定性地评价。研究表明,从综合角度出发,基于SFIM变换的融合方法产生的光谱扭曲和失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率的全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ETM+图像融合的较佳方法。 相似文献
2.
高分辨率遥感图像融合的光谱保真问题 总被引：5，自引：0，他引：5
分析高分辨率遥感图像融合光谱失真的原因,利用基于滤波原理的Wavelet、SFIM融合算法和基于统计原理的Gram-schmidt、PCI pansharp模块提供的融合算法对高分辨率遥感图像的代表QuickBird图像进行融合试验。结果表明:这四种融合算法虽都具有很好的光谱保真性,但从光谱保真度和高频信息融入度这两个方面的定量分析来看,基于统计原理的融合方法总体上优于基于滤波原理的融合方法,更适合于QuickBird高分辨率遥感图像的融合。 相似文献
3.
由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。 相似文献
4.
资源三号卫星遥感数据是一种新型遥感影像,目前尚未有一种专门适用于资源三号卫星融合的方法。因此,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与Gram-Schmidt(GS)变换相结合的融合方法,将非下采样Contourlet变换增强的空间信息用于补充具有高保真度Gram-Schmidt变换融合算法在影像清晰度方面的不足。采用线性回归的方法模拟低分辨率全色影像,将高分辨率全色影像、低分辨率全色影像及两者差值的细节影像分别进行非下采样Contourlet变换,对所得的高低频系数采取不同的融合策略进行自适应融合处理,得到新的全色影像。由低分辨率全色影像取代GS正变换第一分量,非下采样Contourlet变换得到的全色影像取代GS反变换第一分量,进行Gram-Schmidt正交变换,得到融合影像。与大多存在光谱扭曲的传统融合方法相比较,本文方法在光谱保真度、空间清晰度及地物分类精度方面都有明显的优势,说明该融合方法是一种适合资源三号卫星数据多光谱与全色影像融合的方法。 相似文献
5.
本文采用多源遥感数据融合技术对来自两种传感器的遥感图像进行配准、融合,两种数据分别是福卫全色图像（PAN）2M分辨率和SPOT5多光谱图像（MS）10M分辨率。其中全色图像（PAN）,地面分辨率：2M,多光谱图像（MS）, 相似文献
6.
光谱、形状特征结合的多精度图像分割算法与应用 总被引：3，自引：0，他引：3
由于高分辨率遥感图像的数据量和计算复杂性骤增,影像噪声、光谱混淆现象更为突出,这对传统主要依据于像元光谱特征的图像处理与分析方法提出了极大挑战。为此,特征更为丰富、在噪声处理和知识融合上,更具优势的面向对象的图像分析方法,逐步成为高分辨率遥感图像应用的研究热点。面向对象图像分析的第一步,以及关键一步是图像分割。本文设计了多精度图像分割算法:(1)采用降水分水岭变换进行初步分割获取图像次一级斑块,即分割亚基元;(2)设计一种可重复合并的快速图斑合并方法,进行亚基元的层次归并获得最后分割斑块,完成图像分割。在合并过程中,斑块之间的差异指标是其光谱合并代价、形状合并代价的加权和,合并结束的标志是斑块间两两合并代价超过尺度参数的平方。设置不同的尺度参数,则可实现多精度图像分割过程。实验证明,方法分割效果较好,并在算法效率上满足实际应用需求,可以开展后续图像分类、专题信息提取等工作。 相似文献
7.
土地利用动态监测的LFF图像融合改进应用 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感是快速获取土地利用/土地覆盖现势信息的重要手段之一。由于不同类型的卫星传感器获取同一地区的遥感数据日益增多,对不同平台、不同光谱响应范围的遥感数据源,用常规的遥感图像融合方法如HSI变换法、Brovey变换法和PCA变换法进行融合时,存在不同程度的光谱扭曲现象,即融合后图像的色彩与多光谱图像存在较大差异,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,本文在HSI变换的基础上,提出了一种改进的方法,即,首先对高几何分辨率的全色波段进行LoG滤波,然后将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。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保持光谱特性的融合方法。 相似文献
8.
北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。 相似文献
9.
a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析 总被引：1，自引：0，他引：1
随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 相似文献
10.
随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 相似文献
11.
尺度转换是遥感信息科学领域的研究热点,其传统研究方法大多局限于统计模型,对数据的空间结构信息考虑较少,很难满足遥感数据的多尺度表达要求。基于此,针对遥感数据的尺度不一致问题,本文提出了一种利用高斯金字塔的图像模糊特性进行遥感数据尺度上推的方法,在对金字塔每一层的数据高斯模糊的基础上,通过多次连续的降采样,得到一系列不同尺度的数据,从而满足实际应用的空间分辨率要求。为了验证本文所提方法的有效性,本文选择Landsat7 ETM影像和ASTER GDEM为研究数据进行尺度上推,并与传统的最邻近、双线性以及立方卷积等方法进行了实验对比,采用均值、方差、均方根误差、平均绝对误差等评价指标,以及相同分辨率的ASTER GDEM和SRTM DEM的等高线套合结果来衡量高斯金字塔方法的性能。实验结果表明,本文使用的高斯金字塔尺度上推方法能够有效地实现连续遥感数据的尺度转换,在保持遥感数据局部细节特征的基础上,较好地保持了原始遥感数据的信息量以及空间结构特征。 相似文献
12.
基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。 相似文献
13.
为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法.在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量Ⅰ与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合.融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择.通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coit5作为小波基函数,进行三层小波分解.小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数.从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好.实验表明,将ETM 多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征. 相似文献
14.
基于小波变换的SAR图像噪声滤除方法 总被引：3，自引：1，他引：2
合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量,降低图像的可判读性。常用的空间自适应滤波方法在滤除噪声的同时,损失了图像中的大量边缘细节信息。介绍了一种基于小波变换的SAR图像噪声消除方法,充分考虑噪声的统计特征,并把小波变换与空间滤波两者有机结合起来。通过滤波实验与其它滤波方法的对比。表明此小波滤波方法能更有效地消除SAR图像中的斑点噪声,而且能有效地保持图像中的纹理细节和边缘信息． 相似文献
15.
图像纹理对于高分辨率遥感图像的信息提取与目标识别具有重要意义。针对"北京一号"小卫星全色遥感图像非城市区域居民地块往往呈现出比较明显的方向性纹理的特点,扩充改进Gabor滤波方法进行提取。方法主要利用Gabor滤波器的多尺度、多方向滤波的性质,提取多尺度纹理特征集,并进行特征;而后利用多特征聚类实现图像的初步分割。由于分割是对特征进行聚类完成的,其结果可能存在一个居民地块由若干个相互间存在间隔的子区域组成、存在无用小斑块、居民地内部存在大量小孔洞等缺陷。针对上述不足,利用形态学尺度空间融合方法,对居民地块通过结构元素不断增大的闭运算进行迭代融合,并选择一个具备"最长生存期限"的类别个数作为最佳类数,选择首次出现该类别数的分割结果作为最后的识别结果。对延庆地区的小卫星影像进行了居民地提取,并与共生矩阵纹理分析方法进行了实验对比。结果表明方法是有效的,并在提取精度上具有优势。 相似文献
16.
17.
面向对象解译技术在高分辨率遥感影像信息提取中得到广泛应用,但影像分割的基础问题仍严重制约其自动化水平,尤其是分割参数选择。因此,本文以广泛使用的分型网络演化分割算法为例,开展尺度参数选择研究。借鉴对遥感影像分辨率敏感的局部方差指标,引入边长和面积权重,构造加权局部方差（WLV）指标,对多个分割结果进行评价,进而实现最佳尺度参数选择。在珠江区域2.5 m的SPOT 5融合影像上进行实验,通过计算最佳分割结果与人工分割结果的相似度对WLV进行定量验证。此外,还对WLV在分割对象最小为一个像元、最大为整景影像的全范围尺度参数的变化规律进行了实验,结果表明：在WLV随尺度参数的变化曲线中,不同极大值点的分割结果反映了实验区不同景观层级上的斑块,其中第1个极大值点对应的分割结果能够较好地反映影像的最小可识别单元。 相似文献
18.
针对高光谱图像应用最大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）超分重建后细节信息丢失严重问题,本文提出一种基于先验Huber马尔科夫随机场（Huber Markov Random Field, HMRF）模型的MAP分块超分辨率重建算法,以期提高图像超分重建质量。首先,利用主成分变换获取图像域的主要成分,在此基础上采用样条插值得到初始迭代图像;而后将初始图像域分为若干子块,在每个子块图像域上建立具有自适应阈值的HMRF模型,并结合子块图像域的保真项构建目标函数,采用梯度最快下降法求解此函数得到超分子块图像,将其重组,进而与插值后的次要成分图像相结合,最后应用主成分逆变换方法得到最终的高分辨率图像。为了验证本文算法的有效性与优越性,分别对模拟和真实图像采用本文方法和具有代表性的Tikhonov、总变分及传统HMRF模型超分重建方法进行实验对比,其中本文方法重建结果在峰值信噪比和结构相似性定量评价方面明显优于其他方法重建结果,在定性评价方面边缘结构及细节信息也更加明显,表明本文算法较为突出。 相似文献
19.
遥感影像像元级融合方法与试验评价分析 总被引：2，自引：0，他引：2
不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。 相似文献
20.
本研究以陕西省汉五陵原为研究区域,基于高分辨率影像(DOM航片)、多光谱影像(ALOS多光谱影像)和Quickbird融合影像数据,对五陵原遗址区结构性线状特征信息进行了提取。结果表明:融合后使影像隐含的空间纹理得到明显增强。用Gram-Schmidt方法的DOM和ALOS多光谱+NDVI融合影像,清晰地反映了遗址区的结构性线状特征;而Canny算法的边缘检测,能很好地提取遗址区显性和大量隐性的线状特征,对古遗迹的解译具有重要指示意义。 相似文献