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针对超分辨率重建后图像分辨率指标计算困难的问题,该文提出一种利用地面靶标的重建图像分辨率计算方法。依据靶标原理和分辨率测量需求设计出改进的线阵和辐射状地面靶标;实地拍摄不同分辨率的靶标图像,建立真实分辨率图像库;采用卷积神经网络方法对拍摄图像进行超分辨率重建,并利用靶标计算重建后图像的分辨率,并与MSE、RMSE、PSNR等指标进行对比,进一步验证本文方法的可行性。通过实验可以得出,线阵与辐射状靶标对图像分辨率的评价结果与主观评价结果一致。实验证明,该方法能够计算出超分辨率重建后图像分辨率值,研究成果具有实际应用价值。 相似文献
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多帧图像融合提高分辨率的方法研究 总被引：4，自引：2，他引：2
多帧图像融合的目的在于复原截止频率之外的信息,以使图像获得更多的细节和信息,提高图像的分辨率。本文阐述了提高图像分辨率的关键技术,从图像匹配和运动估计入手,应用共轭梯度多帧图像融合方法对楔形空间分辨率测试图像进行了方法实验,证实了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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不同空间分辨率图像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
利用超分辨率重建技术进行不同空间分辨率图像匹配。利用高分辨率图像信息对低分辨率图像进行超分辨率重建。采用基于canny边缘点特征的图像匹配方法,试验表明超分辨率后图像配准误差减小。 相似文献
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为了克服超分辨重建后的遥感图像空间分辨率的界定还采用人工对比判读存在误差和结论不统一的缺点,利用调制传递函数、奈奎斯特采样定理和人眼极限频率,建立了一种新的空间分辨率客观评价方法。利用该方法计算超分辨率重建后的遥感图像相比原始遥感图像空间分辨率的提高倍数,从而推断出重建后遥感图像的空间分辨率的大小。在数值测试中,利用不同的超分辨率方法对分级变频矩形光栅图像进行重建,采用提出的空间分辨率评价方法,与归一化均方误差、峰值信噪比、信息熵、灰度平均梯度进行客观评价的结果一致。此方法为遥感图像空间分辨率改进值的计算提供了一种可行的量化模型。 相似文献
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图像的空间分辨率是衡量遥感能力的重要指标,也是衡量遥感水平的重要标志,针对圆扫描方式获取的扫描图像特征,分析获取图像的地面覆盖情况,阐述改善扫描图像分辨率的方法。通过实际图像数据进行对比试验,表明圆扫描图像的分辨率是可以提高的。 相似文献
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海啸地区遥感图像空间分辨率定量评价研究 总被引：2，自引：2，他引：2
图像空间分辨率是图像质量评价的一项关键性指标,也是图像应用中举足轻重的一个参数。由于图像的成像方式不同,同一幅图不同方向的空间分辨率是变化的。由于影响图像空间分辨率的因素非常复杂,所以迄今为止尚无统一、有效的定量评价图像空间分辨率的理论和方法。该文基于熵理论和图像信息的特点,提出了变率信息熵的概念和算法,并进行了相关的特性分析。经过对模拟生成的条形码靶标图像和2004年印尼海啸地区的DMC等卫星遥感图像的处理和实验,验证了此方法可以客观、定量地评价一幅图像在水平和竖直方向的空间分辨率,实验结果证明了算法的有效性。 相似文献
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图像超分辨率重建是通过对单张或多张具有互补信息的低分辨率图像进行处理,重建一张高分辨率图像的技术。在单张图像的超分辨率重建中,基于稀疏表示的方法取得了很好的效果,得到了广泛的应用。一张图像中不同区域的图像块的内容一般会有显著变化。而基于稀疏表示的超分辨率重建算法多采用固定的字典,无法适应每一个图像块的重建需求。提出了一种结合外部数据和输入图像自身信息进行超分辨率重建的方法,通过搜索待处理图像块的非局部自相似块,结合在线字典学习方法对字典进行更新,从而保证更新后的字典能够匹配待处理的图像块。采用包括遥感图像在内的5张图像进行实验,并与4种经典的超分辨率重建算法进行比较,实验结果表明,此算法在主观评价和客观评价方面都有更好的表现。 相似文献
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基于SVM的多源信息复合的高空间分辨率遥感数据分类研究 总被引：47，自引：1，他引：47
遥感图像尤其是高空间分辨率（1—4m）遥感图像在土地利用和土地覆盖变化方面有着广阔的应用前景，传统高空间分辨率遥感图像信息提取方法存在精度和分类效率低的不足。本文提出的基于SVM的分类方法，复合光谱、纹理和结构信息等多源数据信息，对IKONOS高空间分辨率图像进行分类，并与最大似然法和单源数据（光谱）SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明，多源数据复合的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法，能够有效解决单源数据信息图像分类效果破碎的问题；总精度达到68．38％，Kappa达到0．5993；对高维输入向量具有高的推广能力；比单源信息的SVM和最大似然方法图像分类精度更高，适合高空间分辨率遥感图像分类。 相似文献
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一种提高CCD成像卫星空间分辨率的方法研究 总被引：10，自引：0，他引：10
从卫星硬件设计与地面软件处理相结合的角度出发，建立了一套提高卫星图像空间分辨率的方法。对模拟靶标图像、一航景物图像、遥感图像分别进行了不同分辨率成像效果的计算机模拟。结果表明，所建立的卫星图像空间分辨率提高理论是正确的，使卫星图像空间分辨率提高2倍甚至更多在理论上是可行的。这一研究成果的实际应用，将会提高卫星的空间分辨率，也可以在保持卫星分辨率的条件下，缩小光学仪器的焦距，使卫星相机小型化，减小其体积和重量。 相似文献
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根据西宁市城区扩展监测对遥感信息提取的需要,采用多种方法将具有较高空间分辨率的SPOT遥感图像和具有多波谱的ETM 遥感图像进行增强及融合试验,结果表明:对ETM 影像先进行锐化处理,再将SPOT影像与锐化后的ETM 信息融合,然后对融合后的影像进行去霾处理得到的影像质量最好。 相似文献
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遥感影像时—空融合可集成多源数据高空间分辨率和高时间分辨率互补优势,生成时间连续的高空间分辨率影像,在遥感影像的动态监测与时序分析等方面具有重要应用价值。然而,现有多数研究往往基于单一数据产品对时—空融合算法进行评价,而在实际生产应用中,需要验证算法在多种遥感产品数据的融合表现;此外,目前研究大多基于"单点时刻"进行评价,忽略了时—空融合在"时间线"上的有效验证。本文提出遥感影像时—空融合的"点"—"线"—"面"多角度综合质量评价策略,基于Landsat TM和MODIS影像,建立了时—空融合系列数据集,包括地表反射率、植被指数和地表温度,并在此基础上从单时相("点")、时间序列("线")、多种数据产品("面")多个角度对4种典型融合算法进行定性和定量的综合评价。结果表明,基于不同产品类型的数据集更能充分验证算法性能,且结合单点时刻和时间序列的评价更加客观。 相似文献
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为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。 相似文献
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高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景. 相似文献
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结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高光谱影像谐波分析融合(HAF)算法在影像融合时不顾及地物光谱曲线整体反射率这一缺陷,提出了结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合(GSHAF)改进算法。GSHAF算法可在完全保留融合前后像元光谱曲线波形形态的基础上,将高光谱影像融合简化为各像元光谱曲线的谐波余相组成的二维影像与高空间分辨率影像之间的融合。它是在原始高光谱影像光谱曲线被谐波分解为谐波余项、振幅和相位后,首先将其谐波余项与高空间分辨率影像进行GS变换融合,这样便可有效地修正融合后像元光谱曲线的反射率特征,随后再利用该融合影像与谐波振幅、相位进行谐波逆变换,完成高光谱影像谐波融合。本文最后利用Hyperion高光谱遥感影像与ALI高空间分辨率影像对GSHAF算法进行可行性分析,再以HJ-1A等卫星数据对其进行普适性验证,试验结果表明,GSHAF算法不仅可以完全地保留光谱曲线波形形态,而且融合后影像的地物光谱曲线反射率更接近真实地物。 相似文献
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基于多进制小波变换的遥感影像融合 总被引：7，自引：0，他引：7
首先介绍了遥感影像融合的理论和方法 ,然后在讨论多进制小波理论的基础上 ,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确定采用多进制小波 ,从而最大限度的利用了待融合影像的信息 ,防止影像信息的丢失。通过对具体影像的实验 ,证明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。文中给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱波段影像、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 ,证明了本方法的优越性和自适应能力 相似文献
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图像质量评价是遥感图像融合必不可少的环节，对融合图像的客观评价具有较好的研究价值，好的客观评价指标应尽量与主观评价一致。针对全色图像和多光谱图像的融合质量评价，在考虑人类视觉系统的多通道分解和对比度敏感特性的基础上，首先修改颜色失真和结构相似度来分别评价光谱信息和空间信息，然后综合两者作为融合图像的整体评价。以SPOT5图像和高分二号卫星图像为原始数据，对7种融合图像的质量进行了评价。实验表明，对于高分辨率的遥感图像，这种引入了人类视觉特征的融合评价方法与主观评价有很好的一致性。 相似文献
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《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2008,5(4):653-657