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针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。 相似文献
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基于HIS和小波变换的IKONOS影像融合 总被引：1，自引：0，他引：1
许多对地观测卫星能提供高分辨率的全色波段影像和低分辨率的多光谱影像,因而影像融合已成为遥感图像空间分辨率提高的一个重要工具.目前多种影像融合技术已发展起来,然而对于高分辨率的IKONOS影像,现有的算法很难产生满意的融合效果.本文提出了一种新的融合方法,结合了HIS变换和小波变换的优势来减弱IKONOS融合中的光谱扭曲.定量评价证明HIS和小波相结合的融合方法相比常规的HIS变换和小波变换在提高融合质量上有着重要意义. 相似文献
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在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。本文阐述了小波变换的Mallat算法和a′Trous（多孔）算法,在此基础上,作者提出了一种基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法（MRAGM算法）,以SPOT全色影像与TM多光谱影像融合为例,详细给出了算法和解算步骤,最后分别用三种方法对SPOT高分辨率全色影像和TM低分辨率多光谱影像进行了融合,并且对融合后的影像从定性和定量方面都进行了评价,可以得出MRAGM方法比Mallat算法和a′Trous（多孔）算法的融合效果要好。 相似文献
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IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合 总被引：8，自引：0，他引：8
本文针对低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合，提出了一种IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合方法。方法首先对多光谱影像作IHS正变换，得到亮度I、色度H和饱和度S三个分量：然后利用小波变换融合方法，融合多光谱影像的亮度分量与全色影像，并用融合后的影像替代多光谱影像的亮度分量；最后，利用IHS反变换得到新的多光谱影像。试验结果分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法，在增强融合影像的空间细节表现能力的同时，很好地保留了多光谱影像的光谱信息。 相似文献
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多源信息融合中小波变换的应用研究 总被引：12，自引：1，他引：12
研究了小波变换在多源信息融合中的应用,主要涉及高分辨率全色影像与低分辨率多光谱影像融合问题及合成孔径雷达与光学影像的融合问题.主要方法是基于地物光谱信息特征的彩色融合与基于几何特征的融合.利用小波技术对整个融合过程加以改进.获得的融合结果表明基于光谱特征信息的融合方法,可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率,而基于几何特征的融合方法,可以提高对遥感影像的目视解译效果.视觉效果上就是将高分辨率影像的细节加入到了低分辨率多光谱影像中,并同时保持原始影像的光谱特征. 相似文献
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基于HIS变换和WT变换的遥感影像融合 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感影像信息融合是近年来国际遥感领域的研究热点.传统的遥感影像融合主要是HIS变换法、加权平均法、PCA法等.利用小渡变换(WT)技术进行遥感影像融合是近年来的研究热点,但其直接舍弃了全色图像的低频率分量,在结果图像中容易出现分块效应.本文结合HIS变换和小波变换的互补性,提出了一种基于HIS变换和小波变换的遥感影像融合方法.通过实验、直观和定性分析,新方法既可以增强融合影像的空间细节表现能力,同时也很好地保留了多光谱影像的光谱信息. 相似文献
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近几年来，离散小波变换在遥感图像压缩、消噪和融合中得到了广泛的应用。利用航空飞行的高光谱图像数据，先后进行了主成分分析及10种小波变换，并应用分类回归树对其进行分类处理。将小波变换的分类结果与主成分分析的结果及不同的小波变换方法之间进行了对比。结果表明，在样本数相同的条件下，小波变换的分类精度均高于主成分分析，其中Haar小波的分类精度最高；小波变换后的分类对样本数量的要求要小于主成分分析。在样本数足够的情况下，主成分分析数据压缩率要高于小波变换。但小波变换在压缩的情况下，仍保留了原光谱的大部分信息。而主成分分析只保留了原图像的方差而无法保留波形。 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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传统的HSV变换融合法是一种十分常见的遥感图像融合方法,该方法虽然可以提高图像的空间分辨率但会导致光谱信息的严重丢失,不适用于对高光谱影像的融合。而小波包变换是一种优于小波变换的多尺度多分辨率变换方法,基于小波包变换的图像融合技术允许对不同频带的图像采用不同的融合规则从而很好地保留图像的频谱信息。本文采用一种将HSV变换与小波包变换（Wavelet packet transform,WPT）相结合的融合方法对高空间分辨率影像和高光谱影像进行融合并对融合结果进行二进制编码监督分类,最后与传统的PCA变换融合法及Gram-Schmidt融合法在图像信息和光谱特征两个方面进行比较。结果表明,本文所采用的方法不仅可以提高融合图像的空间分辨率,并在地物的波谱特征保持和信息识别方面效果良好。 相似文献
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QuickBird全色与多光谱数据融合方法用于土地覆盖分类中的比较研究 总被引：12，自引：0，他引：12
QuckBird提供的高分辨率卫星图像可以制作大比例尺城市土地覆盖分类图.图像融合可以充分利用全色图像的高空间分辨率和多光谱图像的光谱信息,提高目视和自动图像分类精度.在遥感领域应用较多的融合方法有IHS变换、主成分分析、颜色归一化和小波变换等多种方法,从光谱质量和图像分类两个方面进行比较研究,发现进行小波系数调整的小波变换融合方法光谱退化最小,土地覆盖分类精度最高. 相似文献
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针对遥感高分辨率全色影像同低分辨率多光谱影像的融合,提出了一种在àtrous小波变换基础上,可以使边缘特征增强的遥感影像融合方法。实验证明,融合后的影像不仅在很大程度上保留了多光谱影像的光谱特征,还提高了空间分辨率,特别是边缘特征得到进一步增强。 相似文献
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针对遥感高分辨率全色影像同低分辨率多光谱影像的融合,提出了一种在àtrous小波变换基础上,可以使边缘特征增强的遥感影像融合方法。实验证明,融合后的影像不仅在很大程度上保留了多光谱影像的光谱特征,还提高了空间分辨率,特别是边缘特征得到进一步增强。 相似文献
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史磊 《测绘与空间地理信息》2012,(7):156-159,163
以辽阳地区为试验区,采用ETM多波段和SPOT全色遥感影像为主要信息源。利用遥感图像处理软件ERDAS对影像进行几何配准、图像增强等一系列处理。利用HIS变换和主成分分析法进行影像融合试验,对比分析融合结果,融合后影像同时具有多光谱和高分辨率的特性,提高了影像解译度。参考国家分类标准,选取农村、水体、旱地、林地、菜地、城市和水田七大类进行分类试验。采用监督分类的方法对主成分变换融合后的影像进行土地利用分类。最后,在ArcGIS软件中进行矢量化处理,制作土地利用分类图。使用该方法制作的辽阳地区土地利用分类图,可以满足一般用户对土地利用分类图的要求。 相似文献