计入波段间相关性的高通调制图像融合方法

利用通用分量替换(generalcomponent substitution,GCOS)的扩展模型对几种具有代表性的融合方法进行分析,探讨了这些方法在细节注入方式上的联系.在此基础上,提出了一种考虑全色与多光谱图像之间相关性的空间可变的细节注入方法;结合不同的细节提取方式,构建了三种新的高通滤波调制融合方案.利用所提出的方法对Ikonos和Quickbird数据融合结果进行定量分析,并与传统的高通滤波调制方法(high-pass modulation,HPM)进行了对比.可见光波段的融合结果表明,调制方法和细节提取方式的改进均有效地提高了融合性能,且由调制参数的改进而引起的融合性能的提高十分显著;近红外波段的融合试验则表明近红外与全色波段的融合在滤波器设计方面需要做进一步的研究.

基于ARSIS概念的SAR和TM遥感影像融合

基于ARSIS概念,利用"àtrous"冗余小波变换和波段间结构模型IBSM(The Inter-Band Structure Model),构建SAR图像和TM图像空间细节信息的关系,进而获得融合影像的空间细节信息,加上TM图像的光谱信息,利用小波逆变换,得到既有好的光谱特性,又有高的空间分辨率的融合影像.选用意大利ROME地区的TM和ERS-2 SAR数据进行实验验证,并和传统的IHS、彩色标准化(Brovey)等融合方法相比,在直观的视觉效果方面,新方法的融合影像明显比其它方法清晰,纹理特性和光谱特性均很好,计算影像的定量评价指标显示了本文所提方法的性能较好.