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利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法 总被引：14，自引：0，他引：14
Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点。文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进。首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合。通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的。 相似文献
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一种基于小波融合的多时相遥感图像去云方法 总被引：1，自引：0，他引：1
云层对遥感图像的处理和分析带来一定的困难,采用小波融合的方法,组合不同时相获取的卫星遥感图像给出一种有效去除云层的方法.依据云层信息为低频特征,应用基于归一化低频指数来实现对云层低频分量的抑制,同时从高频分量中提取更高的地物高频信息,从而重构出去除云层后的图像.根据实际两幅图像的处理,验证方法的可行性. 相似文献
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Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点.文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进.首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合.通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的. 相似文献
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利用辅助图像进行IKONOS图像的去云处理 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感图像上的局部云层覆盖会直接影响遥感图像的使用，在图像预处理阶段应进行去云处理。文中讨论了IKONOS多光谱图像上的“厚云”去除方法。主要思路是：利用与IKONOS图像光谱特性极为相似的陆地卫星ETM 多光谱图像的前四个波段作为辅助图像，将ETM 图像与IKONOS图像配准后，利用辅助图像上的信息替换IKONOS图像上的有云区域，实现IKONOS图像的去云处理。实验表明：在辅助图像存在的前提下，本文的去云方法足一种理想的解决方案。 相似文献
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多源遥感数据融合评价的理论与实践 总被引：3，自引：0，他引：3
印度卫星IRS 1C全色波段图像具有几何分辨率高的优点 ,TM多光谱遥感图像具有波段多的优点 ,用HIS变换法、Brovey变换法、PCA变换法对它们进行融合 ,可将它们的优势集中起来 ,减少数据的冗余度 ,增强图像的清晰度 ,提高解译的精度和准确性 ,由于全色波段数据与多光谱数据的光谱响应范围不一致 ,所以 ,用上述方法融合后的图像的色彩与多光谱图像的色彩存在不同程度的差异。为此 ,本论文探讨一种信息保持型融合方法 ,使融合后图像的色彩与多光谱图像的色彩相同或相近 ,并研究融合评价的理论。提出了一种新的融合方法 ,使融合后的图像的色… 相似文献
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ALl（The Advanced Land Imager）数据是通过地球观测卫星l（E0—1）搭载的高级陆地成像仪所i犬取的,数据的分辨率可满足遥感影像应用的多个领域,因此对ALI数据应用研究具有重要的意义。随着图像融合技术的迅速发展,融合方法种类较多,由于目前利用ALl数据的全色波段以及多光谱波段进行高精度图像融合的研究较少,本文进行的实验足分别利用HSV变换、主成分分析（PeA）、Brovey变换、Gram—Schmidt变换等融合方法对ALI数据进行图像融合,通过图像融合结果的质毓评价指标得出较好融合方法是HSV变换。 相似文献
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如何将各种不同传感器获得的遥感数据结合起来,通过图像融合来提高图像的信息量,从中挖掘更深层次的信息,以更充分地识别和解译有关专题信息,受到国内外科研工作者的重视,研究了超分辨率贝叶斯方法--PanSharpening方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,合并传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程.这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,同时增加了空间分辨率,丰富了地面信息.以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入的探讨.并对自动融合的结果进行了定性和定量分析. 相似文献
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从正射纠正、图像融合及波段选择与组合等关键技术入手,对2012年9月获取的SPOT6卫星图像进行处理,初步研究结果表明:在正射纠正中,在辅助信息相同且精度较高的前提下,利用有理函数模型(rational function model,RFM)和严格物理模型(rigorous physical model,RPM)纠正的图像均能达到1∶1.5万比例尺正射影像图的制图精度,但RPM方法的纠正精度明显优于RFM的,且对地面控制点数量需求上,RPM最少需要8个,而RFM仅需要3~4个;在图像融合中,Pan Sharp变换法融合的图像在信息量、光谱特征和边缘特征等方面具有综合优势;在波段选择及组合中,若以信息提取为目的,认为B4(R)B1(G)[(B2+B3)/2](B)波段组合最优,若以制图为目的,选择B3(R)B2(G)B1(B)波段组合效果更佳。 相似文献