基于地物信息的高光谱遥感图像分类方法

利用主成分分析法滤除n维高光谱遥感图像中的大部分冗余信息,得到尽可能保留光谱信息的m维高光谱遥感图像,融合其地物空间分布信息,将m维高光谱遥感图像中的每一个像素点构建为一个2维谱-空信息向量。再利用主成分分析法法对m维高光谱遥感图像进行降维,得到q维融合地物空间分布信息与光谱信息的结果图。通过高斯混合模型预测聚类中心,基于改进的迭代自组织数据分析算法ISODATA(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm)对高光谱遥感图像进行聚类,得到最终的分类结果。实验结果表明本方法的地物分类精度优于K-means、ISODATA和SVM方法,总体分类精度提升10.14%-13.99%,kappa系数提升3.2%-12.85%。     

基于框架域的随机游走全色锐化方法

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。     

小波多分辨分量相关性图像融合方法

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.     

基于三维Saab变换的高光谱图像压缩方法

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。     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。     

基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。     

多传感器遥感图像数据融合研究

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.      

国外高光谱遥感载荷发展分析

高光谱遥感是当前遥感领域发展的前沿。首先介绍了高光谱遥感的成像原理、典型成像方式及主要特点等基础理论,之后从机载和星载两个方面,系统梳理了美国、加拿大、欧洲、日本等主要国家高光谱遥感载荷的发展现状,分析了相关载荷的主要性能指标(以空间分辨率、频谱分辨率等为代表),总结、归纳了高光谱遥感在民用商用、国防安全及行星探测三个领域中的应用情况,最后从提升分辨率、优化探测模式及实现小型化三个方面,总结了高光谱遥感载荷的发展趋势。     

Quality assessment by region in spot images fused by means dual-tree complex wavelet transform

This work is motivated in providing and evaluating a fusion algorithm of remotely sensed images, i.e. the fusion of a high spatial resolution panchromatic image with a multi-spectral image (also known as pansharpening) using the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT), an effective approach for conducting an analytic and oversampled wavelet transform to reduce aliasing, and in turn reduce shift dependence of the wavelet transform. The proposed scheme includes the definition of a model to establish how information will be extracted from the PAN band and how that information will be injected into the MS bands with low spatial resolution. The approach was applied to Spot 5 images where there are bands falling outside PAN’s spectrum. We propose an optional step in the quality evaluation protocol, which is to study the quality of the merger by regions, where each region represents a specific feature of the image. The results show that DT-CWT based approach offers good spatial quality while retaining the spectral information of original images, case SPOT 5. The additional step facilitates the identification of the most affected regions by the fusion process.     

An object-level strategy for pan-sharpening quality assessment of high-resolution satellite imagery

Current satellite imaging systems offer a trade-off between high spatial and high spectral resolution providing panchromatic images at a higher spatial resolution and multispectral images at a lower spatial resolution but rich in spectral information while a wide range of applications need the highest level of this information, simultaneously. Image fusion techniques as means of enhancing the information content of initial panchromatic and multispectral images produce new images, titled pan-sharpened, which inherent the advantages of the initial images. Considering the impact of fusion accuracy on the quality of corresponding applications, it is necessary to evaluate the quality of these processed images. During the last decade, a lot of quality evaluation metrics have been proposed which are mostly inspired by traditional image quality metrics. These methods are mostly based on applying quality metrics at the pixel level and evaluating final quality value based on averaging of obtained metric values through the whole image. However, obtained results clearly show that the behaviour of image fusion quality is inconsistent amongst different image objects. In this article, by applying image fusion quality metrics (IFQMs) to image objects, an object-level strategy for quality assessment of the image fusion process is proposed. The proposed strategy is applied to different satellite imagery covering residential and agricultural areas. Experimental results show higher capabilities of object-level quality assessment strategy in the quality assessment of the fusion process. Evaluating fusion quality at the object level provides the potential of fusion quality assessment for each individual image object in compliance with different parameters such as the type of objects and the effective size of objects in data set.     

利用多尺度区域权重的红外可见光图像融合

针对红外、可见光图像融合，提出了一种利用多尺度区域权重的方法，获得既具有良好视觉效果又能保留和继承特征细节的融合结果。首先，通过改变平滑滤波的参数构建多尺度分解，获得一系列具有不同细节的双波段图层；其次，基于每一图层生成区域权重图，实现双波段图层融合;最后，利用适当的系数对融合后的图层进行合成，获得最终的融合结果。通过对比实验结果的主客观评价分析，证明本文方法能够产生最佳视觉效果的融合图像，能保留和突出原始双波段图像中的细节与特征，并能获得最佳的客观评价指标。     

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法

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.     

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化,细节模糊,严重影响户外成像系统的稳定性和有效性,因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题,提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先,对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件,再进行交叉双边滤波消除纹理效应,在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度,求出初始透射率;然后,用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减,得到边缘信息图,将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率;最后,结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型,恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象,去除边缘残雾,且实时性好。