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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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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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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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针对PCA变换融合影像存在较严重的光谱失真现象,以及àstrous小波融合影像保真度高,而空间分辨率相对低的情况,本文提出一种基于PCA+àstrous小波融合算法。新方法首先对将多波段图像经PCA变换至各不相关的成分,而后对高分辨率图像与低分辨率图像主成分按照特定融合规则进行融合处理,并使用该融合后的第一主成份分量来替代高分辨率图像与低分辨率图像进行àstrous小波融合,即PCA变换与àstrous小波变换相结合的融合处理方法。主观视觉分析和客观参数表明,新方法不仅很好的保留了影像的光谱信息,而且兼顾了地物细节能力的表达。 相似文献
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多源遥感影像小波融合方法研究与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
多源遥感影像融合是遥感数据处理的重要内容之一.小波技术能分离影像的光谱信息和空间信息,进行不同尺度的多分辨率分解,在影像融合中具有独特的优势.相关的融合算法有很多,本文首先简要介绍了小波变换融合影像的基本思想;然后从小波变换的基本形式、与其它方法结合两个方面阐述各种融合算法的原理、存在的部分问题和改进办法;最后评价了小波变换技术在影像融合中的优缺点,指出应用多进制小波、智能化融合等是其主要的发展方向. 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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利用小波变换对影像进行融合的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于小波变换可以对影像进行正交分解 ,而不丢失原来信号所包含的信息。提出了一种Wallis变换、小波变换和IHS变换相结合用于融合的方法 ,该方法可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率 ,同时保持原来多光谱影像的色调。 相似文献
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《现代测绘》2021,(3)
影像融合是将SAR影像与光学影像进行结合使用的重要环节,由于SAR影像纹理信息丰富,与光学影像结合使用,可以使融合影像既包含SAR影像的纹理信息,又包含光学影像的光谱信息。重点研究了SAR影像与中、高分辨率光学影像之间的融合算法,详细地介绍了影像融合原理、常用算法以及融合精度评价,提出了基于平移不变离散小波变换(SIDWT)图像融合算法,在此基础上,将Terra-SAR数据分别与高、中分辨率光学影像进行融合试验。对比不同算法的融合结果,实验证明SIDWT变换算法在处理SAR影像和高、中分辨率光学影像时,在影像的亮度、信息量、图像细节反差和地物的纹理特征的表现,以及光谱失真方面都起到了一定地改善作用,与传统方法相比具有明显的优势。验证了SIDWT变换法在提高影像的清晰度,增加地物的细节信息,减少影像的光谱失真等方面均具有优越性。 相似文献
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基于小波理论的IKONOS卫星全色影像和多光谱影像的融合 总被引：17，自引：1，他引：17
1999年9月24日发射成功的世界上第一颗商用1m分辨率的卫星IKONOS，具有1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像，通过对IKONOS1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像的融合可以获得1m分辨率的多光谱影像，为应用提供理高质量的数据源，基于小波多分辨率分析的MRAGM方法，它适合处理任意整数分辨率之比的融合情况，具有在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变的优越性，而实现它的关键是构建具有紧支撑特性的M进制低通尺度函滤波器，本文利用基于四进制小波滤波器的MRAGM算法，成功地把全色影像和多光谱影像进行了融合，结果显示该方法的效果令人满意。 相似文献
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基于小波变换的大面阵CCD相机影像亮度不一致性消除算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大面阵CCD影像亮度不均匀现象，提出一种基于小波变换的影像亮度不一致性消除算法。在分析像面光照模型的基础上，构造出光照模型的仿真影像，通过分析仿真影像的小波变换系数，发现影像亮度不一致信息集中反映在小波的近似系数之中。利用这一特性，先将数字相机原始影像进行多尺度小波分解，并对近似系数取对数，然后施加一个衰减算子，对近似系数的对数进行非均匀改正，将改正后的系数取指数，再对近似系数进行线性拉伸，同时根据人类视觉系统对不同方向细节敏感度的不同，对不同方向的细节系数进行不同幅度的线性拉伸，以突出图像细节，最后通过影像重建，获得均匀亮度的航空影像。实验结果显示，该算法具有很好的匀光效果，同时能够较好地保持影像细节特征。 相似文献
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基于多进制小波遥感影像融合的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为监测地面沉陷区的动态演化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R,G,B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行地面沉陷区监测,效果明显提高。 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