一种基于高通滤波的主成分分析影像融合方法     

汤耶磊  刘荣  王鸿燕 《北京测绘》2018,32(5):499-503

针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。  相似文献   

高分二号卫星影像融合方法比较及效果优化研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

汤耶磊  王鸿燕  刘荣 《测绘与空间地理信息》2018,(2):43-48

针对如何使高分二号卫星融合后影像达到最佳视觉与应用效果还没有达成统一意见的问题,本文采用Gram-Schmidt(G-S)、高通滤波法(HPF)、最邻近扩散算法(NND)、超分辨率贝叶斯法及改进算法(Pansharp及Pansharp2)等5种目前主流的遥感影像融合算法,对高分二号卫星全色及多光谱影像数据开展融合实验,梳理了影像融合质量评价体系,同时对融合结果进行通道重组实验及优化。结果表明:NND、HPF、Pansharp融合算法比较适合高分二号卫星影像,将20%近红外波段加入到绿波段时,各融合算法影像视觉效果都得到增强,其中NND融合算法光谱性良好,HPF融合算法清晰度最好,Pansharp融合算法效果稳定,可作为后备方法,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。  相似文献