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探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题，分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法，提出了基于最优树分解的融合方法。此方法首先将多光谱图像进行IHS变换，然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解，再进行融合，最后进行IHS 逆变换得到融合图像。此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果，而且兼顾了客观上熵最大的原则。 相似文献
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资源一号02C与Landsat8影像融合方法对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对以往关于资源一号02C和Landsat8卫星影像数据融合的研究不足的问题,该文利用前者在空间分辨率上高于后者、后者具有前者所不具有的光谱信息这一特性,选取主成分变换法、比值变换法、色彩变换法、高通滤波法和超分辨率贝叶斯法5种融合方法,分别对两种数据本身及数据间进行融合,并利用定性与定量的方法对融合结果进行评价,得出:资源一号02C星全色波段与多光谱波段数据融合结果中高通滤波法与超分辨率贝叶斯法效果较好,Landsat8OLI全色波段与多光谱数据融合结果中高通滤波法效果最好,资源一号02C星全色波段与Landsat8OLI多光谱数据融合结果中高通滤波法效果最好。 相似文献
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为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量, 提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation,
GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximum a Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS 变换,
由多光谱图像得到强度分量; 其次针对强度分量和全色图像, 通过MAP 构建高分辨率图像的成像模型, 采用最速下
降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像; 进而依据GIHS 变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS 卫
星、Quickbird 卫星的多光谱图像和全色图像为例, 进行融合算法验证, 并与GIHS 融合算法、传统的小波变换融合
算法、小波变换结合IHS 变换的融合算法等进行比较分析, 实验表明, 新的融合方法具有更好的融合效果。 相似文献
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小波变换保持光谱特型融合算法 总被引：2，自引：0，他引：2
对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,本文提出了一种小波比值融合法,该融合法首先对高几何分辨率的全色波段进行小波变换提取其低频分量,并对其进行三次卷积法重构得到与原分辨率相同的图像,而后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以重构后的全色波段图像,便得到融合图像。并从目视评价、GVI、统计评价证实了该小波比值融合法优于Brovey变换法,该比值融合法是一种能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法。 相似文献
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针对多光谱图像与全色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法.该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像.实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力. 相似文献
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基于多尺度分析的遥感影像融合研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对SPOT5的多光谱波段和全色波段在像素级的融合层次上运用多尺度分析的方法进行了融合试验,主要用了小波变换和Curvelet变换的方法,这两种变换方法都能把图像分解为低频的近似图像和高频的细节图像,采用一定的融合规则对分解后的图像进行融合,并进行反变换得到融合后的图像,并把基于多尺度分析的融合结果与传统的融合方法进行了对比分析。结果表明,基于多尺度分析的融合方法比传统的PCA、Brovey融合方法效果要好;而Curvelet变换融合在光谱保持度及空间信息提高方面都比小波变换融合有所提高。 相似文献
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随着CBERS-02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据在各个领域的广泛应用,两者相差较大的空间分辨率给图像融合带来难题。在对改进型的IHS变换、主成分变换、Brovey变换、GS变换等融合算法分析的基础上,利用02B星数据进行融合试验,并对试验结果进行定性与定量评价,结果表明:①Brovey变换融合效果较差;②在影像的阴影区域,改进型的IHS变换融合结果存在光谱失真;③PCA变换光谱保真较好;④GS变换无论是统计结果还是图像的色彩和清晰度都明显优于上述三种方法。 相似文献
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