CBERS-02B星CCD与HR数据融合方法探讨

随着CBERS-02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据在各个领域的广泛应用,两者相差较大的空间分辨率给图像融合带来难题。在对改进型的IHS变换、主成分变换、Brovey变换、GS变换等融合算法分析的基础上,利用02B星数据进行融合试验,并对试验结果进行定性与定量评价,结果表明:①Brovey变换融合效果较差;②在影像的阴影区域,改进型的IHS变换融合结果存在光谱失真;③PCA变换光谱保真较好;④GS变换无论是统计结果还是图像的色彩和清晰度都明显优于上述三种方法。

改进的ISH变换和小波变换相结合的图像融合

在分析IHS变换时发现,IHS变换中亮度分量的计算是从红绿蓝三种颜色中平均提取三分之一作为总亮度,而人眼对绿色最敏感(占60%)、其次是红色(占30%)、再者是蓝色(占10%),故本文对亮度分量的计算公式做了修改。在此基础上,提出了一种改进的IHS变换和小波变换相结合的图像融合方法。首先对多光谱图像进行改进的IHS变换,然后利用小波变换分别对I分量和全色高分辨率图像做小波分解,并对小波低频系数基于局部能量进行融合,小波高频系数基于局部方差进行融合,最后进行IHS逆变换,得到融合结果图像。结果表明,本文提出的方法在保持光谱源图像特性方面有优势,也较多地保留了源图像的空间细节信息,融合图像的扭曲程度小。

基于ERDAS IMAGINE9.2操作平台的遥感图像融合概述

随着遥感技术的迅猛发展,各种遥感数据相应呈现。如何让数据得到充分的应用?数据融合在当今社会显得越来越重要;如何更好地对数据进行融合?我们必须了解各种融合方法的优缺点。本文介绍了ERDAS IMAGINE9.2操作平台上的几种遥感图像融合,分别是分辨率、小波变换、改进IHS、高通滤波融合,并通过实验比较几种融合方法的优缺点以及探讨未来可能研究方向。