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针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法。该融合方法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像。从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法。该低通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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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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一种光谱保持型的图像融合方法 总被引：14，自引：0，他引：14
常用的遥感图像融合的方法 ,如HIS变换法、Brovey变换法和主成分变换法等在实施图像融合时 ,存在不同程度的光谱扭曲的现象。针对IRS与TM数据光谱响应范围不同 ,探讨了一种新的光谱保持型的EEIM融合算法。EEIM融合方法是首先对参与融合的全色波段进行滤波 ,然后进行比值变换 ,融合后的图像在信息量、光谱保持性能等方面均较优 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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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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基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法 总被引：3，自引：0，他引：3
对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一.基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法.该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果.利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(HIS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析.结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法. 相似文献
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对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一。基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法。该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果。利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(IHS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析。结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法。 相似文献