基于HIS变换与àtrous小波分解的遥感影像融合

针对多光谱影像与全色影像的融合,本文在分析HIS变换及基于Mallat小波算法的影像融合方法的基础上,提出了一种基于HIS变换与àtrous小波分解相结合的遥感影像融合方法,并给出了实现的过程.通过主观视觉效果分析与客观性能参数分析,新方法的性能优于HIS变换融合法、PCA变换融合法、小波变换融合方法,不仅较大地提高了融合影像的空间细节表现能力,并保留了多光谱影像的绝大部分光谱信息.

HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型研究

分析提升小波变换的原理,提出HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型,融合同时相ETM+多光谱波段影像和全色波段影像,结合主观目视和客观指标综合评价。研究表明,静态小波变换和提升小波变换方法融合效果都优于常用的HIS,PCA和Brovey方法,且提升小波变换比静态小波变换方法的融合效果更好,提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,并大大提高了影像处理效率。

基于HIS变换融合IKONOS不同分辨率影像

运用基于HIS变换的图像融合方法,将IKONOS遥感卫星获取的天安门附近4m低分辨率多光谱影像和1m高分辨率的全色波段影像进行融合,得到了1m高分辨率的多光谱影像。

基于HIS变换的城镇用地信息快速提取新方法

随着中国城市化进程的加快,城镇用地在迅速地扩大,如何快速、准确与客观地提取城镇用地信息,对土地资源的保护和可持续利用具有十分重要的意义.综合运用归一化建筑指数(NDBI),归一化植被指数(NDVI)和修正型归一化水体指数(MNDWI)进行RGB彩色合成,然后对合成图进行HIS变换,利用H和S分量进行城镇用地信息提取.并利用TM7,TM5,TM1彩色合成图的I和H分量进行裸土噪声去除,最终获得城镇用地信息专题图.专题图的总体精度、Kappa系数、生产者精度和用户精度分别为:92%、0.84、88%和96%,证实该方法是快速提取城镇用地切实有效的方法.

基于Contourlet和HIS变换相结合的影像融合方法

HIS变换融合获得的影像光谱畸变比较严重,而Contourlet变换可以有效地捕获二位空间实体信息。特别在影像的表示中,较容易的描述影像中的轮廓和纹理信息。在此基础上,提出了一种基于Contourlet和HIS变换相结合的融合法。与传统方法分析比较,该方法能有效地提高融合质量,获得更好的视觉融合效果。

结合小波变换和HIS变换的遥感图像融合方法

对比HIS变换,小波变换结合HIS变换方法对一景WorldView-2多光谱图像进行像素级融合。对WorldView-2多光谱图像进行HIS变换,对亮度分量I和全色波段图像进行3层小波分解,并用全色波段图像第3层的3个高频小波系数图像替换亮度分量I第3层的3个高频小波系数图像。再通过小波逆变换重构亮度分量I,利用HIS逆变换得到融合图像,最后采用目视判读评价融合效果。结果表明,相较于HIS变换方法,采用小波变换结合HIS变换方法能使WorldView-2多光谱图像在融合后实现多光谱信息保真,同时融入全色波段图像空间纹理结构特征,提高图像细节表达能力,改善目视判读效果。

HIS变换用于数字化航空片影象同多光谱影象的复合

本文探讨HIS变换对数字化航空片影象与landsat TM多光谱影象进行复合的方法,并在此基础上提出一种改进的方法。试验结果表明本文提出的方法是一种非常行之有效的方法。复合后的影象不仅保留了TM影像的光谱特征,而且将其空间分解力由30m提高到10m,清晰度也提高了。因面复合后的影像能提高分类精度,制作专题图的精度、多时相监测能力和解译水平等。

基于HIS变换的多源遥感影像融合方法研究

HIS变换法是根据人眼的视觉特性,把RGB彩色变换到HIS域,并且建立这样的假设,即亮度分量反映原图的亮度信息,色调分量和饱和度反映原图的彩色信息。这样亮度分量直接被高分辨率图像替换,融合效果就会具有较高的空间分辨率。

基于金字塔和HIS变换的图像融合研究

主要研究了基于拉普拉斯金字塔分解和HIS变换的图像融合方法,并将其应用于全色图像和光谱图像的融合中。通过对matlab仿真实验结果进行多种图像评价分析表明,该方法所获得的融合图像不仅保留全色图像中的细节信息同时还包含丰富的光谱信息,融合效果良好。

基于PCA变换与HIS变换相结合的Landsat7遥感数据融合方法及其评价

图像融合的目的是通过数据间的复合,从而强调信息的优化,以突出有用的专题信息,消除或抑制无关的信息,改善目标识别的图像环境,从而增加解译的可靠性,减少模糊性,改善分类效果。本文在选择合适的波段组合的基础上,基于PCA变换与HIS变换相结合的融合方法,在尽可能保留光谱信息的同时,提高了图像的空间分辨率,利用信息熵、联合熵、光谱偏差指数等定量评价后,较传统的HIS变换和PCA变换融合方法有了较好的改进,提高了图像的判读和目视解译能力。

基于PCA变换和HIS变换的遥感影像融合

由于HIS变换融合所得的影像光谱失真比较严重,在HIS变换的基础上利用PCA变换对其进行改进,经过试验表明,HIS变换融合可以提高影像的地物纹理特征,但产生较大的光谱失真。而改进的融合方法不仅改善了HIS变换融合导致光谱失真严重现象,而且兼顾了地物细节能力的表达。

NSCT变换的SAR和可见光图像融合

非下采样Contourlet变换同时具有多尺度、多方向选择性、多分辨分析和平移不变性质的特点,对SAR和彩色可见光图像融合的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换和HIS变换相结合的多传感器融合算法。通过对经非下采样Contourlet变换分解得到的不同频域子带系数选择方案的分析,对低频子带系数的选择,提出了一种基于SAR图像与彩色可见光图像物理特征的"加权平均"的系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,采用绝对值选大多分辨率融合算法。实验以同一场景下ku波段的SAR图像和彩色可见光图像进行算法验证,实验结果和信息熵、均值、相关系数、偏差指数和交叉熵等客观评价数据表明,方法具有较好的融合效果。

基于小波变换的多源遥感数据融合方法研究

以北京亚运村TM和QuickBird图像为数据源,根据Mallat小波算法,结合HIS数据融合理论,提出了基于小波局部高频替代融合法。该方法使融合图像既具有高空间分辨率图像的结构信息,又保持了多光谱图像的光谱特征,提高了多光谱图像的分类精度和量测能力。

结合HIS和小波变换的自适应遥感影像融合

多源遥感影像融合中,通常不同地物区域对光谱特征和空间细节信息的要求有所不同。针对该特点,提出了一种IR(自适应半径搜索)显著性分析模型,实现了对多源遥感影像显著性区域和非显著性区域的识别与划分。结合HIS与小波变换融合算法,提出了改进的自适应平均梯度加权HIS融合方法,实现了对道路、农田、居民区等显著性区域的融合,更好的保留了其丰富的空间细节信息;同时提出了HIS+WT变换的融合方法,实现了对山地、林地等非显著性区域的融合,保留了较多的光谱信息。以此实现了分区域的自适应遥感影像融合。实验结果表明,本文方法能够使融合后的遥感影像既能保持较高的空间细节表现能力,又能很好地保留其光谱信息。对农业科学、森林规划以及今后森林遥感影像分类、识别等研究提供了一定的理论基础与应用价值。

基于主成份变换的多源遥感数据融合

通过利用主成份变换融合,对Landsat7的全色图像与多光谱图像进行融合处理,结果表明:主成份变换融合能够提高多光谱影像的信息量和空间分解力,较好的保留了原多光谱影像的光谱特征,减少图像理解的模糊性,便于目视解译,提高遥感数据的利用率.

a’Trous小波与HIS变换相结合的遥感影像融合分析

采用a’trous小波与HIS变换相结合的方法对Aster多光谱影像和资源二号全色影像进行融合实验和评价,并与传统的HIS变换和小波变换融合方法加以对比。结果表明:a’trous小波与HIS变换相结合的融合效果最好,吸取了两种单一融合方法的优点,不仅较大程度上提高了原始影像的空间细节表达能力,而且很好地保留了原始影像的光谱信息,为遥感应用提供了更精确的数据。

TM和SAR影像主分量变换融合法

探讨基于主分量变换法融合ＴＭ和ＳＡＲ影像，采用包含广东省三水城的ＴＭ和航空ＳＡＲ影像融合结果表明：主分量变换融合法不仅能提高多光谱影像的信息量和空间分解力，而且很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征。因此多光谱影像经采用主分量变换融合法与ＳＡＲ融合后，在量测和解译能力上都有提高。与ＨＩＳ变换融合法相比，主分量变换融合法对光谱特征的扭曲程度没有ＨＩＳ融合法严重。

HIS变换结合决策树识别遥感图像水体与阴影信息

针对经典的MNDWI结合阈值法提取山区地形遥感水体信息时存在山体阴影误判的缺陷,提出HIS变换结合决策树法提取山区地形遥感水体信息,首先在分析美国Landsat卫星遥感图像各波段之间的相关性的基础上选择波段345组合,然后对该三波段图像进行HIS变换,在HIS空间分别对色调H和饱和度S进行增强以扩张反差,再把经反差扩张的H、S和原明度I经RGB变换返回到RGB空间,最后利用其亮度差异使用决策树法提取水体。研究结果表明该方法可快速、有效地识别山区复杂地形下遥感图像的水体信息与山体阴影信息,效果优于经典的MNDWI结合阈值法,可为漓江水源林地区水资源状况的监测和生态环境状况评估提供科学数据。

基于小波变换的遥感图像融合研究——以黄河三角洲地区为例

针对黄河三角洲地区Landsat TM的多光谱影像和全色影像,提出了一种基于IHS变化和离散小波变换的遥感图像融合方法。该方法在IHS变换的基础上进行直方图均衡化;其次,利用离散小波变换的方法对多光谱图像的亮度分量I和全色影像进行融合;用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量I再进行IHS逆变换得到融合结果。实验证明,融合后的影像不仅保留Landsat TM多光谱图像的光谱特性,而且具有很高的空间细节表现能力。

HIS域中基于金字塔变换的影像缩放算法及实现

将图像由RGB域变换到HIS域,在该领域中利用线性金字塔影像的分析算子和综合算子对图像进行重采样,形成了由粗到精的多分辨率表示的影像金字塔。若原图像处在金字塔的第J层,J增加的方向为图像缩小的方向,J减小的方向为图像放大的方向。在金字塔变换中利用线性变换算法,加快了运算速度;HIS领域内重采样又有利于保持图像的纹理特征和高频信息,能有效的克服图像模糊的现象。试验表明,该算法在运算时间和影像质量上均取得了很好的效果。