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1.
针对利用生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network,GAN)重建SAR(Synthetic Aperture Radar)图像存在边缘细节信息不足和“伪影”(artifacts)现象,该文基于增强型超分辨率生成对抗网络(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,ESRGAN)光学模型,重新设计生成网络上采样重建模块和结构损失函数,提出一种结构增强型生成对抗网络SAR图像超分辨率重建算法,包括特征提取、特征增强和上采样重建3个模块:在特征提取模块采用小尺度卷积层对输入SAR图像进行低层次特征提取;在特征增强模块采用多个级联残差密集块(Residual-in-Residual Dense Block,RRDB)和卷积层提取输入特征;在上采样重建模块交替使用最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation,NNI)和亚像素卷积(Sub-Pixel Convolution,SPC)对特征进行放大重建,使特征信息交互融合。与传统插值算法和经典深度学习重建算法相比,该算法在视觉效果和定量评价方面均有显著提升,能够在保持原网络模型重建图像内容信息不丢失的基础上,增强重建图像边缘细节信息和减缓“伪影”现象,有利于后续目标识别和灾害监测等工作开展。 相似文献
2.
针对中分辨率多光谱与高分辨率全色图像空间分辨率差异大,导致融合结果难以较好平衡光谱信息保持和空间信息保持能力的问题,该文分析了7种常用融合方法用于中分辨率多光谱与高分辨率全色图像融合的优缺点及其融合质量的影响因素,提出了一种组合融合方法。该方法在保留Gram-Schmidt方法的细节注入方式的基础上,综合利用高通滤波法和Gram-Schmidt方法的优势构造低分辨率全色图像,确保在提高融合图像空间分辨率的同时有效降低其光谱变形。通过CBERS-02多光谱和IRS-P5全色图像的实验,证明了新融合方法的有效性。 相似文献
3.
鉴于IHS变换的融合影像存在光谱扭曲问题,而灰色关联度对图像边缘检测具有局限性,该文将基于灰色绝对关联度的灰色关联分析与IHS变换相结合进行影像融合。采用灰色绝对关联度检测高分辨率影像的边缘点和非边缘点,基于边缘信息确定高分辨率影像和IHS变换后的亮度分量在组合中的权值,最后通过IHS反变换实现影像加权融合。应用该算法分别对多源遥感影像进行融合处理,在提高空间分辨率的同时能够很好地保持多光谱影像的光谱信息,优于传统的IHS融合方法和基于灰色关联度的IHS融合算法。 相似文献
4.
《地理与地理信息科学》2016,(2)
针对现有遥感图像融合算法存在的光谱失真及空间细节丢失的问题,提出一种非下采样Shearlet变换(NSST)与稀疏表示(SR)相结合的图像融合算法。该算法利用NSST多尺度、多方向及平移不变的特性对全色图像与多光谱图像亮度分量进行变换分解,并根据稀疏表示能够有效捕捉图像结构特征的特点,对低频分量采用基于结构相关性的稀疏表示加权融合规则,从而减少光谱失真,对高频分量则利用基于改进的拉普拉斯能量和的方法,以保留细节信息,最后通过NSST与IHS逆变换得到融合图像。实验以WorldView-2不同场景下的影像为数据源,与传统的IHS、AIHS、IHS-WV、IHS-WV-SR、IHS-NSST融合方法进行对比,结果表明:新的算法不论在视觉上还是指标参数上都得到了有效提高,光谱分辨率和空间分辨率更接近于融合参考图像。 相似文献
5.
基于CNN的像素级SAR图像分类利用了输入图像块的邻域信息,但没有凸显出邻域像元对中心像元分类结果的影响力,导致在高噪声条件下中心像元易出现类别误判。针对该问题,该文提出了一种基于点特征相似性的卷积神经网络(Point feature Similarity-based Convolutional Neural Network,PSCNN),并将其用于SAR图像分类,以凸显邻域像元对中心像元分类结果的影响力,从而减小误分,提升分类精度。实验结果表明,相比传统基于CNN的SAR图像分类方法,该算法一方面能更充分利用图像块的邻域信息,有效抑制相干斑的影响,提升匀质区域的分类精度;另一方面借助块匹配方式,能够充分保留图像块的结构信息,有效提升边界定位精度。 相似文献
6.
基于Gram Schmidt变换的高光谱遥感图像改进融合方法 总被引：3，自引：0，他引：3
遥感图像融合的目的是综合来自不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感信息,生成一幅具有新空间和波谱特征的合成图像。针对高光谱图像的特点,对基于Gram Schmidt变换的图像融合方法进行改进,首先采用光谱重采样方法模拟产生Gram Schmidt变换的第一分量,通过Gram Schmidt变换将高光谱图像转换到正交空间,再利用高空间分辨率图像替换Gram Schmidt变换的第一分量,最后通过Gram Schmidt反变换获得融合图像。利用EO1-Hyperion航天高光谱数据与ALI全色波段进行融合试验,发现改进方法可有效提高高光谱遥感图像与全色高分辨率图像的融合质量。 相似文献
7.
基于Savitzky-Golay方法的遥感影像融合 总被引：1，自引：0，他引：1
把Savitzky-Golayr滤波方法拓展至二维,提出了基于Savitzky-Golay方法的遥感影像融合算法,并通过与HSI变换、PCA变换和小波变换融合等传统融合算法的比较,证明该方法性能最优.分析Savitzky-Golay滤波算子阶数和小波变换尺度对融合影像质量的影响,发现Savitzky-Golay滤波融合过程中Savitzky-Golay滤波算子阶数是决定融合质量的关键因素.算子阶数越高,融合后影像细节信息越丰富,但光谱信息损失也越严重;算子阶数越低,融合后影像光谱信息保持能力越好,但细节信息增强能力变弱.如何根据具体的遥感影像自动确定最佳的算子阶数是下一步要解决的问题. 相似文献
8.
高光谱遥感图像提供了丰富的光谱信息,如何充分挖掘高维特征空间的特征信息是高光谱图像识别的关键问题之一。以华盛顿地区航空高光谱数据作为实验数据,通过构建对象级特征和像素级特征来充分挖掘高光谱图像的信息,利用网格搜索法优化XGBoost算法的参数来实现特征选择,最后采用随机森林分类器实现高光谱图像识别。研究表明:本研究方法可以充分利用高光谱的图像信息,减少数据冗余量,其识别总体精度为96.32%;XGBoost算法特征选择后的图像识别的平均精度比未进行特征选择的高7.53%,表明基于XGBoost算法特征挖掘的高光谱遥感图像识别具有可行性和实用性。 相似文献
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惠州红树林资源的遥感监测应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用陆地资源卫星专题制图仪影像(TM)、增强专题制图仪(ETM+)、中巴资源卫星( CBERS02B)高分辨率影像(HR)与多光谱影像( CCD)对惠州红树林湿地资源进行调查.根据Landsat TM、ETM+,结合红树林生境分布专题图解译出1989、1999年惠州红树林分布信息;利用CBERS02B的HR与CCD数据进行影像融合,再结合野外实地调查数据和数字高程模型等辅助信息,通过目视解译获得2009年红树林分布信息.研究结果显示,1989- 2009年,惠州红树林面积呈先减少后增加的趋势.同时通过比较陆地卫星与中巴资源卫星影像,发现陆地卫星30m的分辨率难以满足对红树林斑块的准确描绘与定位,而融合的中巴卫星HR与CCD数据,得到的融合图像既具有全色影像的高分辨率,又在一定程度上保持了多光谱影像的光谱信息,信息量明显增大.结果表明,HR与CCD多光谱影像融合可以优势互补,在斑块较小且分散的红树林资源调查和监测中具有较大的应用潜力. 相似文献
10.
多传感器不同分辨率遥感数字图像的尺度转换 总被引：14，自引：0，他引：14
针对日益增多的多传感器不同分辨率的遥感数字图像数据,提出其综合利用和尺度转换的有效方法。其中,作为尺度上推 (scaling-up) 技术,本研究选择IHS和小波分解变换两种数据融合方法,应用Landsat ETM+数据和IRS-1C数据进行了实例研究。发现: IHS方法操作简单,对两种待融合的图像的像元大小和像元数 (bit数) 的依赖不是很高,而对原始图像光谱信息的依赖很高,因此适用于不同传感器之间的数据融合上,其缺点就是不能够更多的保留原始多光谱数据的光谱信息。小波分解变换 (WD) 方法可以很好地保留多光谱传感器的所有光谱信息,但是在重采样中对两种待融合的图像的像元配准的要求很高,因此比较适合于对同一传感器的多光谱数据与全色光谱数据的融合上。作为尺度下退 (scaling-down) 技术,通过探讨将札幌野外实验站点数据镶嵌到高时间分辨率遥感图像的问题,提出像元级尺度扩展的具体操作方法和对NDVI图像进行扩展时出现混合像元的识别方法。应用AVHRR, MODIS, ETM+和ASTER的NDVI图像数据进行了像元尺度的扩展研究。得出: 对不同传感器的不同分辨率的数据之间进行像元级的尺度扩展后,能够较好地识别出不同地物的分布边界,较好的分辨混合像元,因此其结果可用于对不同地物分布特征的分类研究或土地覆盖变化中的时间序列变化的研究中。 相似文献
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Volkan Yilmaz Oguz Gungor 《Norsk geografisk tidsskrift. Norwegian journal of geography》2016,70(2):69-81
Image fusion is the production of high-resolution images by combining the spatial details of a high-resolution image with the spectral features of a low-resolution one. Reports of various quality metrics to evaluate the spectral and spatial qualities of fused images have been published. However, metrics may lead to misinterpretation due to inherent limitations in their mathematical algorithms. Hence, the use of additional assessment techniques in quality evaluation is reasonable. The purpose of the study was to compare the performances of several advanced fusion algorithms in order to help users in their choice of an appropriate fusion algorithm. Four different datasets were fused using advanced fusion algorithms, namely UNB PanSharp, Hyperspherical Color Space, High-Pass Filtering, Ehlers, Subtractive, Wavelet Single Band, Gram-Schmidt, Flexible Pixel-Based, and Criteria-Based. The spectral and spatial qualities of the fused images were evaluated using various quantitative procedures to ensure comprehensive and reliable comparison. The results showed that the Flexible Pixel-Based and High-Pass Filtering algorithms were very successful with regard to spatial quality, whereas the Flexible Pixel-Based and Criteria-Based algorithms were very successful with regard to spectral quality. The authors conclude that the Flexible Pixel-Based algorithm can be used for applications that require high spectral and spatial quality. 相似文献
12.
针对IHS融合法的融合影像相对于原多光谱影像光谱扭曲严重、小波变换融合法运算量大的缺点,依据影像成像时传感器像素间的对应关系,提出应用遥感影像空间分辨率比值关系对影像进行分块,采用离散余弦变换与IHS变换相结合的融合方法进行多光谱影像与全色影像融合,以提高遥感影像的应用能力。仿真实验表明,该方法融合结果的光谱保持性与小波变换方法相近,均优于IHS变换融合影像,对全色影像空间信息集成能力稍弱,但计算效率明显改善,适合于对大数据量的遥感影像融合。 相似文献
13.
利用卷积神经网络从遥感影像中提取水体时,水体对象边缘像素的特征与内部像素的特征之间往往存在较大差异,导致提取结果中边界模糊、内部像素与边缘像素的提取精度差异较大,影响了整体精度的提高。针对如何从高分辨率遥感影像中进行水体高精度、自动化提取的问题,文章首先以高分辨率遥感图像为基础,利用边缘提取算法生成边缘图像,然后以高分辨率遥感图像和边缘图像作为输入,建立了语义特征和边缘特征融合的高分辨率遥感图像水体提取模型（Semantic Feature and Edge Feature Fusion Network, SEF-Net）,用于从高分辨率遥感图像中提取水体对象。实验结果表明,SEF-Net模型在3个数据集中的召回率（91.97%、92.07%、93.97%）,精确率（91.12%、98.37%、97.88%）,准确率（89.56%、95.07%、94.06%）和F1分数（91.54%、95.12%、95.88%）均优于对比模型,说明SEF-Net模型从高分辨率遥感图像中提取水体时,具有更高的精度和泛化能力。 相似文献
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基于卷积神经网络和高分辨率影像的湿地群落遥感分类——以洪河湿地为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以洪河国家级自然保护区为研究对象,应用卷积神经网络（CNN）方法进行高分辨率湿地遥感影像的分类研究,并与基于光谱支持向量机（SP-SVM）的方法和基于纹理及光谱的支持向量机（TSP-SVM）的方法进行了对比。结果显示,对于所选取的2个研究区域,CNN分类方法的全局精度高于SP-SVM方法5.61%和5%,高于TSP-SVM方法4.18%和4.15%。尤其对于部分湿地植被的分类精度明显高于SP-SVM和TSP-SVM方法。研究表明,卷积神经网络为湿地识别的精细划分提供了有利的手段。 相似文献
15.
多光谱与全色遥感影像像素级融合算法比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
简述了遥感影像融合的过程,并利用SPOT5的全色和多光谱影像在Envi软件里采用IHS、Gram-Schmidt、Brovey和Color Normalized （CN）的融合算法进行融合,然后对几种影像融合的结果进行定性定量的评价分析.分析的结果表明：与原多光谱相比,HIS融合方法的清晰度和信息的丰富度最高;Gram-Schmidt的光谱保真度和相关度最佳,清晰度和信息的丰富度也仅次于HIS融合结果;Brovey和CN的融合算法是最差的,但是在凸显植被和水体地物时Brovey和CN有优势.总而言之对于不同地物类型,每种融合方法具有各自的优势和限制,所以应根据不同的用途选择最佳的融合算法. 相似文献
16.
Salman Ashraf Lars BrabynBrendan J. Hicks 《Applied geography (Sevenoaks, England)》2012,32(2):619-628
Remote sensing based mapping of diverse and heterogeneous freshwater environments requires high-resolution images. Data fusion is a useful technique for producing a high-resolution multispectral image from the merging of a high-resolution panchromatic image with a low-resolution multispectral image. Given the increasing availability of images from different satellite sensors that have different spectral and spatial resolutions, data fusion techniques that combine the strengths of different images will be increasingly important to Geography for land-cover mapping. Different data fusion methods however, add spectral and spatial distortions to the resultant data depending on the geographical context; therefore a careful selection of the fusion method is required. This paper compares a technique called subtractive resolution merge, which has not previously been formally tested, with conventional techniques such as Brovey transformation, principal component substitution, local mean and variance matching, and optimised high pass filter addition. Data fusion techniques are grouped into spectral and spatial centric methods. Subtractive resolution merge belongs to a new class of data fusion techniques that uses a mix of both spatial and spectral centric approaches. The different data fusion techniques were applied to a QuickBird image of a semi-aquatic freshwater environment in New Zealand. The results were compared both qualitatively and quantitatively using spectral and spatial error metrics. This research concludes that subtractive resolution merge performed better than all the other techniques and will be a valuable technique for enhancing images for freshwater land-cover mapping. 相似文献
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ETM+影像IHS融合算法改进及其土地覆盖分类实验比较 总被引：5，自引：2，他引：3
在总结PCA、IHS融合算法优缺点的基础上,发展了一种改进的IHS融合算法。利用HPF、Brovery、PCA、IHS及改进的IHS融合算法对ETM+全色和多光谱影像进行了融合实验。通过定性、定量分析比较融合影像的质量,并分别对融合后影像和原始影像进行土地覆盖非监督分类实验。选取原始影像和非监督分类精度最高的一种融合影像进行监督分类实验与比较,发现无论是非监督分类还是监督分类,改进的IHS融合影像精度均较高。 相似文献