一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法

小波分析是一种介于傅里叶分析和δ分析之间的，以具有一定时间和频率分辨率的基函数来进行的信号分析方法，是信号处理及数学界人士通过长期努力所得到的全新的目标，这种全新的分析方法在工程实践上已经取得了巨大进展。目前，以小波分析为工具的图像处理方法越来越丰富，也取得了良好的效果，本文介绍了一种基于多分辨率分析的小波变换图像融合算法，该算法使高空分辨率的全色遥感图像与彩色多光谱图像的融合达到了近乎完美的效果。     

多源遥感图像数据融合技术综述

针对具体实践需要，对现有应用最广泛的卫星遥感图像数据融合算法进行了介绍，描述了其主要步骤，进行了定性分析，给出了图像融合效果评价的准则，指出了遥感图像数据融合的发展方向。     

基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法

无抽取离散小波变换 (UDWT)具有移不变性的优良性质 ,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果。文中研究一种基于UDWT的适用于多光谱图像的融合算法 ,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献 [4 ]算法最佳保留光谱信息的特点 ,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征 ,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息     

基于混合Contourlet变换和主成分变换的高光谱图像融合

针对高光谱图像波段多、存在噪声干扰等特点,提出了一种混合Contourlet和主成 分 分析（principal component analysis, 简称PCA）变换的高光谱图像融合方法。首先将多 个波段的高光谱图像进行Contourlet变换,得到系列多尺度、方向各异的子带系数,然后利 用PCA变换对各子带系数分别进行自适应融合处理。实验结果表明该算法可以有效地进行高 光谱图像融合,消除噪声干扰,获得比直接应用Contourlet变换和PCA变换更好的融合效果 。〖JP〗     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息,提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具,比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换,在contourlet域完成图像信息的融合,最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性,首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则,系数选择更符合人类视觉系统的要求,使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则,在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法,且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

一种适合于遥感图像的逐行扫描压缩算法

在ChristosChrysafis基于逐行小波变换编码的基础上,提出了一种低复杂性基于逐行扫描的图像压缩算法。该算法不需要对图像分块,在对小波系数进行均匀量化之后,根据不同子带的上下文统计特征进行概率建模,采用改进的低复杂性Golomb Rice算法进行熵编码。试验表明,采用这种算法,在对大幅面图像压缩时存储器需求远小于基于SPIHT等算法的存储器需求的同时,其熵编码复杂性也大幅降低,特别适合于功率和空间受限的遥感图像压缩系统中。     

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)是 一种新的多尺度变换,它同时具有方向性、各向异性和平移不变性,能有效的表示图像的边 沿与轮廓。提出了一种基于非采样Contourlet变换的图像融合方法。首先用NSCT对已配准的 源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数利用均匀度进 行系数选择,针对各带通子带系数提出了基于区域特征的系数选择方案,得到融合图像的NS CT系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明该算法可获得较理想的融合图
像,取得了优于小波变换和Contourlet变换的融合效果。
     

遥感图像零树数据压缩方案

提出一种建立在多分辨分析小波时－－频二维变换上的改进型零树编码方案，首先给小波变换的机理，然后探讨了滤波器效应在变换中的影响，并给出了解决办法，接着提出一种改进型零树编码方案，获得了满意的结果。     

卫星遥感图像分块小波变换编码方案

提出一种分块小波变换，该数据压缩方案可节省存储时间，为星上应用提供了可能性；利用各基带之间的自相似性，对小波系数采用改进型零树编码，可有效地提高压缩比。     

CCSDS在遥感图像压缩中的应用研究

针对空间光学遥感数据特点,设计适合于星载光学遥感器数据压缩的算法目前仍然是一个研究热点。CCSDS压缩是适合于空间光学遥感数据压缩的最新标准。该标准由空间数据系统咨询委员会于2005年推出,从空间数据特点出发,可以有效解决数据压缩的问题。另外,利用该压缩标准可以更好的跟CCSDS的其他标准兼容。文章针对该压缩标准进行研究,对算法的实现过程进行了分析,并将该算法的实验结果跟其它的压缩算法做了比较,结果表明,该算法压缩效果与JPEG2000相当,但算法复杂度较低,易于硬件实现,符合星载压缩的实时处理要求。     

一种遥感图像建筑物检测新方法

遥感图像中的建筑物检测对于土地规划和地图绘制等具有重要意义。文章针对高分辨率全色遥感图像植被覆盖中隐蔽建筑物检测问题,提出了一种结合屋顶结构信息和纹理信息的快速房屋检测方法。首先利用屋顶边缘的几何关系寻找具有矩形屋顶的建筑物;然后使用形态学方法提取屋顶较亮的建筑物;最后利用局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）描述屋顶的纹理特征,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）排除误检区域。通过在全色遥感图像集上的试验证明,所提方法对高分辨率遥感图像植被覆盖区域中的建筑物目标具有较高检测率和较低误检率。     

实验室条件下IRMSS遥感器MTF与遥感图像参数的相关分析设计与性能评估

调制传递函数MTF(ModuleTransferFunction)在物理光学理论中 ,是光学系统成像性能的综合评价指标。遥感器MTF的性能变化会导致遥感图像的质量变化 ,遥感图像质量的变化则导致描述遥感图像的参数的变化。文章以CBERS - 1的 0 2星IRMSS遥感器为例 ,在实验室条件下模拟遥感器在轨运行的成像过程并获得图像数据 ,MTF可通过专业仪器直接测量 ,然后再进行MTF与遥感图像参数的相关分析 ,从而确定出与MTF相关性最强的图像参数。文章的相关分析采用SPSS统计分析软件完成     

遥感图像MTF复原国内研究现状

遥感成像过程受到大气、成像系统中的光学、探测器和电子器件、卫星平台的运动等影响,引起成像退化,造成图像模糊,降低了像质。图像恢复技术可以改善像质,提高图像信息解译能力。文章简单介绍了遥感图像MTF退化原因,分析了中国相关技术发展现状。在此基础上,介绍了作者的研究成果,其特点是通过获取点扩散函数从而得到遥感图像的调制传递函数（MTF）。实验结果表明,该方法实用可行,MTF图像恢复技术可以明显地提高遥感像质,增强图像的高频部分,使图像易于判读解译。     

易于硬件实现的遥感图像两倍压缩算法

结合干涉多光谱遥感图像航天应用的要求,参考CCSDS标准无损压缩算法,提出了一种易于硬件实现的干涉多光谱遥感图像无损／近无损压缩算法。该算法在对12bit干涉多光谱图像进行2倍压缩时压缩性能与JPEG 2000标准算法相当,但算法复杂度和所需存储空间大大降低,在单片FPGA内部即可实现全部压缩功能,可以很好地满足航天应用的要求。     

资源三号卫星廊坊地区遥感数据的融合处理

本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。     

推扫成像遥感卫星图像定位精度分析与设计

分析了影响推扫成像遥感卫星图像定位精度的各种误差源,给出了一种图像定位精度的分析和设计方法,分析了侧摆成像条件下高程和目标斜距的不确定性对图像定位精度的影响。     

基于遥感的汶川震区水体快速提取

＂5.12＂汶川8.0级地震后发生大量滑坡、泥石流,河流部分阻断,形成一系列堰塞湖,急需快速提取水体信息,为救援提供重要依据。本文以震后北川县城为例,利用LBV变换与NDVI（归一化植被指数）图像结合模型对研究区水体进行提取,对＂福卫二号＂影像进行LBV变换,确定B阈值,并提取NDVI指数,两者求交集得到水体影像。该模型理论依据充分可靠,计算机容易实现,具有较高的准确度,可以将水体与低密度覆盖的水植混合体区分开,提取结果符合实际情况,提取速度快,完全能满足灾害背景参数8h内提取的要求。