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根据非下采样Contourlet变换的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和IHS变换相结合的遥感影像融合方法.该方法首先对金色影像和多光谱影像经IHS变换后的I分量分别进行非下采样Contourlet 变换;然后采取不同的融合策略分别对高低频系数进行融合:低频系数采用区域能量加权的方法进行融合,高频系数则利用八邻域梯度优先的原则进行融合;最后通过非下采样Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合影像.实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量. 相似文献
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郭桐宇 《测绘与空间地理信息》2019,42(1)
针对单帧遥感影像采取迭代反投影方法进行超分辨率重建时,重建图像的强边缘存在锯齿效应,在分析了导向滤波算法原理后,本文提出了一种将上述算法引入迭代过程来处理图像误差的方法,以进一步提升图像的高频信息,提高图像的重建质量。选取同时间不同地物的遥感影像作为实验数据,实验结果表明,本文重建的结果与双三次插值方法、边缘导向插值方法和迭代反投影方法相比,在客观评价指标上均有提高,改善了重建影像的纹理细节。本文提出的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多的高频信息,具有较好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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为了充分利用多源遥感图像的影像信息,针对不同分辨率的遥感图像进行融合算法研究。通过对基于小波变换(warelet transform,WT)与IHS变换的改进算法研究,提出了基于轮廓波变换(Contourlet transform,CT)与IHS变换的改进算法:结合传统IHS彩色空间变换,将经IHS变换获得的多光谱图像亮度分量与原全色图像分别进行CT;然后对得到的低频分量采用自适应融合规则、高频分量采用基于区域相似度的阈值控制规则分别进行融合;最后对融合后的高频和低频分量进行Contourlet逆变换,得到最终的融合图像。对比实验结果表明:本文提出的方法能够在有效保留光谱信息的同时,纳入全色图像丰富的空间细节信息。融合之后的结果图像与原多光谱图像具有更高的相关系数和更小的光谱畸变度,并且信息熵和标准差较传统WT及CT更优,具有一定的实用性。 相似文献
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鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。 相似文献
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针对传统遥感图像融合方法不能充分利用遥感系统的物理特征信息,使融合结果产生光谱扭曲的问题,该文结合小波变换与非下采样Contourlet变换的优点,提出了一种面向光谱特征优化的图像融合方法。通过对变换所得的高频分量依据决策因子阈值抽取全色图像细节信息,将经反方向滤波得到的有效高频细节面附加给多光谱图像分量,实现融合结果影像的光谱特征优化。结合小波变换、非下采样Contourlet变换的融合方法,实现Aster多光谱与资源二号全色影像的融合。试验结果表明:该算法在增强空间信息的同时,高效地实现了融合图像光谱特征的优化。 相似文献
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针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 相似文献
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针对合成孔径雷达(SAR)图像序列超分辨率重建过程中对配准误差敏感的问题,该文提出了一种单应性约束的最大后验超分重建方法。首先,对SAR图像序列的中间帧做2倍上采样,将其作为基准图像,利用本文改进的尺度不变特征变换(SIFT)配准算法依次计算SAR图像序列的每一帧与基准图像之间的单应性。通过对待配准图像进行分幅、放大阈值、单应性筛选等操作,达到增加匹配点数量、有效去除误匹配的目的。然后,将单应性作为配准参数,对图像进行配准,并对配准后的图像进行重采样,重采样后的图像利用最大后验(MAP)超分算法进行超分重建,得到高分图像。实验结果表明,该文改进SIFT配准算法可以在保证匹配点对正确率较高的同时增加匹配点数量,且算法复杂度低。改进MAP重建算法与经典超分方法相比,图像质量更高,细节更好。 相似文献
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为了克服超分辨重建后的遥感图像空间分辨率的界定还采用人工对比判读存在误差和结论不统一的缺点,利用调制传递函数、奈奎斯特采样定理和人眼极限频率,建立了一种新的空间分辨率客观评价方法。利用该方法计算超分辨率重建后的遥感图像相比原始遥感图像空间分辨率的提高倍数,从而推断出重建后遥感图像的空间分辨率的大小。在数值测试中,利用不同的超分辨率方法对分级变频矩形光栅图像进行重建,采用提出的空间分辨率评价方法,与归一化均方误差、峰值信噪比、信息熵、灰度平均梯度进行客观评价的结果一致。此方法为遥感图像空间分辨率改进值的计算提供了一种可行的量化模型。 相似文献
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Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合 总被引：2，自引：0，他引：2
对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。 相似文献
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针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。 相似文献
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由于卫星钟存在频率高、敏感性强、极易受到外界影响从而导致观测数据波动大,预测结果精度低的问题,利用幂函数变换法对初始观测数据进行变换预处理,从而提高观测数据的平顺度.由此提出一种基于幂函数变换的GM(1,1)模型,选用北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差进行插值和预报,并且进行了精度验证.实验结果表明:Lagrange插值方法可以满足高精度BDS的钟差的插值需要;利用幂函数变换的GM(1,1)模型相比传统模型精度有效提高了,而且当改进模型和传统模型预报值越接近实际值,则幂函数改进的GM(1,1)模型精度更高,适用性更强,对BDS卫星钟差预报具有实际参考价值. 相似文献
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视觉感受与Markov随机场相结合的高分辨率遥感影像分割法 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于视觉感受对外界强大的感知与识别能力,模拟视觉神经感知的工作机制,并结合Markov随机场模型,提出一种影像分割方法。首先,分析视觉感知系统的工作机制,将其特性归纳为等级层次性、学习能力、特征检测能力和稀疏编码特性,继而利用小波变换、非监督聚类、特征分析和Laplace分布模拟视觉工作机制,然后结合Markov随机场模型实现高分辨率遥感影像的分割。通过不同卫星的真实遥感影像进行了相关试验。试验结果表明本文提出的方法在高分辨率遥感影像分割任务中有非常良好的表现。 相似文献
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高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日LandsatETM＋与2009年5月6日SPOT5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,HIS变换,改进的HIS变换,高频调制融合法（频域采用Butterworth滤波器．指数滤波器）,HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram—Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Grain—Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的HIS变换,BWO高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的HIS变换,BWO高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。 相似文献
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针对线阵卫星影像核线纠正问题,本文简要分析了现有方法的优劣势,并在此基础上提出一种将基于像方和物方相结合的核线纠正方法。其分为两步：首先在影像空间内对左影像进行分块并逐区域纠正,利用局部仿射拟合的方法实现左影像的核线纠正;然后利用物方投影基准面生成与左影像分辨率一致的右核线影像。试验结果表明,本文方法既能获取上下视差接近于零且优于对比方法的核线影像产品,又能够保证核线影像左右视差与高程的线性比例关系,尤其是3组较大核线曲率数据试验结果,证实了本文方法具有较好的稳健性和适用性,能够较好地应用到不同传感器的数据处理系统中。 相似文献
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超分辨率图像重建过程就是对同一目标进行多次观测,获取多幅低分辨率影像,利用低分辨率影像求取目标的真实影像,即求取高分辨率影像的过程。这一过程与测绘领域中对同一对象进行观测,用测量平差求取对象最佳值的过程类似。本文尝试用测量平差的方法来解决超分辨率重建的问题。文中首先建立了超分辨率重建的积分型非线性平差模型,提出了用二次函数将平差模型中的积分函数参数化,用最小二乘平差方法求解。基于所提出的平差方法,制定了图像重建的具体策略。该方法可以定量分析成果的好坏,可以成功避免出现病态问题等。试验结果表明,相对于传统的超分辨率重建方法获得重建图像的视觉效果有较大的提高,而且其峰值信噪比及结构相似性指数也有很大的提高,因此方法可靠且可行。 相似文献
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为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。 相似文献