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1.
针对多光谱图像与高空间分辨率全色图像的融合,提出了一种基于小波多分辨分量相关性的图像融合方法.该方法在原始图像小波分解的基础上,对分解得到的高低频分量采用不同的融合规则进行融合,最后逆变换重构得到最终的融合图像.其中,对分解得到的低频分量采用局域相关系数加权融合计算,对高频分量设置一定的约束条件,使相关性较强的部分得到增强,而相关性较弱的部分继续保持.通过实验,与几种典型的图像融合方法就相关系数和光谱扭曲度等指标进行对比,验证该方法在光谱信息保持和空间分辨率提高方面的优势,并实验分析了不同相关系数门限值T的选取对最终融合效果的影响,以针对不同的应用场景做适当的选取. 相似文献
高光谱(HS)遥感图像含有丰富的光谱信息,但是空间分辨率较低,而全色(PAN)遥感图像空间分辨率较高。针对高光谱遥感图像与全色遥感图像的融合问题,提出了一种新的基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合算法。首先,为了提取高光谱遥感图像的空间信息,提出使用边缘保持滤波方法,该提取方法可以保证提取的信息全部为空间细节信息,避免低频混叠。其次,对全色遥感图像采用高斯-拉普拉斯图像增强算法进行图像锐化,降低图像噪声,锐化细节信息。再次,为得到总空间信息,提出使用结构张量的自适应加权策略。传统的融合算法通常仅从全色遥感图像中提取空间信息,可能会引起光谱失真或空间细节加入不足等问题,为了克服这些问题,提出的自适应加权策略得到的总空间信息不仅包含全色遥感图像的空间信息,还包含高光谱遥感图像的空间信息,且自适应加权相对于全局常数加权,可以自动选取更加合适的加权数据。最后,通过构建可以控制光谱和空间失真的增益矩阵,将总空间信息注入到插值的高光谱遥感图像的每个波段中,得到融合的高光谱图像。实验结果表明,本文提出的遥感图像融合算法,在客观评价方面,取得了最优的空间和光谱性能,在视觉效果上,与其他融合算法相比,可以更有效地提高空间分辨率和保持光谱信息。 相似文献
3.
遥感图像融合的目的是融合高光谱分辨率、低空间分辨率的多光谱(MS)图像和高空间分辨率、低光谱分辨率的全色(PAN)图像,得到高光谱分辨率与高空间分辨率的融合图像。遥感图像的注入模型中如何确定注入细节及注入系数是该技术研究的关键。针对注入细节优化,先通过模拟MS传感器的特性来定义一种多尺度高斯滤波器,再用该滤波器卷积PAN图像以提取细节,得到与MS图像高度相关的细节。针对注入系数优化,综合考虑光谱信息与细节信息提出一种自适应的注入量系数。为更好地保留边缘信息,提出一种新的边缘保持权重矩阵,实现光谱信息与空间的双保真。将优化后的注入系数与注入细节相乘注入到上采样后的MS图像中,得到融合结果。对所提方法进行性能分析,并在各卫星数据集上进行大量测试,与一些先进的遥感图像融合方法进行对比,实验结果表明,所提方法在主观与综合客观指标上都能达到最优。 相似文献
4.
多传感器遥感图像数据融合研究 总被引:5,自引:0,他引:5
重点研究了卫星遥感图像融合技术.通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分辨率图像、多光谱图像以及SAR图像的融合结果对相关理论进行了验证;研究了基于小波变换的融合方法在不同分解和重构级数下所获得的融合图像的特征,比较了各级融合图像的特点和相互间的差别;通过对高分辨率图像和多光谱图像的融合实例,给出了达到融合目的所应进行的最低分解重构级数与两原始图像空间分辨率指标比值间的定量关系;分析了不同小波因子对融合结果的影响,并结合颜色空间变换方法的融合结果得出了最终结论. 相似文献
5.
针对多光谱图像与全色图像的融合问题,提出了一种新的全色锐化方法。该方法首先通过亮度、色调、饱和度(IHS)变换与非下采样框架变换将原图像从空间域变换到框架域,然后利用基于图论的随机游走,建立高频框架系数的统计融合模型。此模型根据高频框架系数的邻域相关性与尺度相关性构造新的随机游走协调函数,将高频框架系数融合权重的估计转化为随机游走标记问题的求解。实验结果表明,该方法有利于保持图像的光谱信息和边缘轮廓信息,可以在降低融合图像光谱误差的同时提高空间分辨率,并且优于一些主流全色锐化方法。 相似文献
6.
针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能. 相似文献
7.
高光谱图像中存储了丰富的光谱信息,具有极大的应用价值,但现有大部分高光谱图像压缩方法难以同时兼顾图像中的空间冗余与谱间冗余,导致压缩性能受到局限。针对该问题,提出了一种基于三维修正偏置的子空间(Saab)变换的高光谱图像压缩方法。采用三维Saab变换对高光谱图像的分块进行空间光谱信息融合的降维操作,同时去除谱间冗余和局部空间冗余;利用高效率视频编码(HEVC)中的帧内编码模块进一步去除空间冗余和统计冗余;实现低失真、高比率的高光谱图像压缩。在多个高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提方法在同码率下重建图像的信噪比(SNR)比采用主成分分析(PCA)降维的方法至少提高0.62 dB,在高码率的情况下性能优于张量分解的压缩方法。同时,验证了不同降维方法对分类任务的性能影响,结果表明,所提方法更好地保留了图像中的重要特征,在低码率的情况下仍可以保持较高的分类精度。 相似文献