遥感图像不同融合方法的适应性评价——以ZY-3和Landsat8图像为例

目前对常用融合方法用于ZY-3和Landsat8卫星图像的适用性研究较少,为此,探讨了小波变换法(WT法)、相位恢复法(Gram_Schimdt,G-S法)、彩色标准化变换法(Brovey法)、主成分变换法(PCA法)、彩色空间变换法(IHS法)以及超分辨率贝叶斯法(Pansharp法)等6种融合方法对ZY-3和Landsat8图像的适用性,并从"光谱信息保真度"和"空间信息融入度"2个方面对融合图像进行了评价。结果表明:在空间信息融入方面,对于ZY-3图像,Pansharp法的信息融入度最差,IHS法的信息融入度最好,PCA法、Brovey法、G-S法和WT法次之;对于Landsat8图像,G-S法的信息融入度最好,WT法最差。在光谱信息保真方面,对于ZY-3图像,PCA法具有较高的光谱保真度,IHS法、G-S法和Brovey法次之,WT法最差;对于Landsat8图像,G-S法具有较高的光谱保真度,Pansharp法和Brovey法次之,IHS法、WT法和PCA法较差。

基于GF-1号与ZY-3号遥感影像同源异源融合研究

影像融合是遥感影像处理方向的研究热点之一,目前图像融合研究大多面向同源影像或异源自身进行,同时将二者结合起来的研究并不多见。以GF-1与ZY-3遥感影像作为融合数据,采用Brovey、HSV、Gram Schmidt、NNDiffuse Pan Sharpening、PC Spectral锐化等常见融合方法对同源、异源两组影像进行融合实验与对比,研究在同源影像融合中取得较好效果的算法是否也能在异源传感器的融合中行之有效。实验结果表明:同源影像融合中Gram Schmidt方法表现最好,PC Spectral锐化表现次之。异源影像融合中,PC Spectral锐化表现最好,Gram Schmidt方法表现次之。经典融合算法在同源和异源影像融合中均有优异表现。

典型场景彩色夜视融合图像质量主观评价实验

评价特定场景下红外和可见光(微光)彩色融合图像质量的研究对彩色夜视融合技术和嵌入式系统开发具有重要作用。由于主观评价实验能够得到与人眼感受一致的评价结果因而成为研究的热点。因此,该文针对海天、森林、城镇、乡村和特殊条件五个典型应用场景,提出基于动态参考的多刺激比较主观评价法,开展了大规模典型场景彩色融合图像主观评价实验,建立了包含1648幅彩色融合图像的质量主观评价数据库;此外,提出基于评价实验特性的模糊综合评判方法用于分析不同融合算法的场景适用性。实验数据一致性分析中,该主观评价法具有较高的皮尔逊相关系数,表明本文构建的数据集具有良好的有效性与可靠性。该文结果可为进一步开展夜视融合图像质量评价研究提供实验基础和理论依据。

资源三号卫星影像融合方法的比较与评价

针对建筑物密集的城区、自然景观的农村和混合景观的城郊3种区域,采用HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt和小波融合5种融合方法,将ZY-3多光谱和全色影像进行像素级融合,使融合后的图像在提高空间分辨率的同时尽量保留光谱信息。从空间信息和光谱信息的角度对融合结果进行定量评价,辅以定性分析,得到适合不同区域ZY-3影像的图像融合方法。

资源三号卫星正视全色与多光谱影像融合及评价

资源三号卫星(ZY-3)是我国发射的首颗民用高分辨率光学传输型立体测绘卫星,其全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,因此两种不同分辨率的数据可实现高精度融合形成新的影像。使用Brovey变换、主成分变换、IHS变换、小波变换、GS光谱锐化五种不同的数据融合方法,对ZY-3全色和多光谱影像进行融合,并从清晰度、纹理和色调进行定性分析;从标准差、信息熵、平均梯度、偏差指数、相关系数和光谱扭曲程度进行定量评价。结果表明:基于Gram-Schimdt光谱锐化融合方法产生的遥感图像失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ZY-3图像融合的较好方法。

不同图像格式在医学图像融合中的性能研究

不同格式的医学图像影响着融合性能。选择常用的BMP、JPG、PNG格式,首先采用典型的小波基函数进行小波融合,然后选用无下采样Contourlet变换(NSCT)融合进行对比验证。实验结果显示,PNG格式图像无论是融合性能还是运行时间和存储空间,都显示了优越性。

航片数字化影像与SPOT5多光谱影像融合比较分析

通过利用多种图像融合方法分别对航片数字化影像与SPOT5多光谱影像进行融合试验,经定量化指标评价结果表明,利用Pansharp,HPF和HIS融合方法计算后得出的影像在很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,清晰度有较大提高,具有更强的解译和量测能力。

基于地表覆盖分类的IKONOS影像融合算法分析与评价

不同的遥感影像融合算法有不同的优点和局限性,因此难以单纯评价某种算法的优劣,融合算法的选择与研究对象和应用目的有着密切的关系。在概略介绍IHS变换、Brovey变换、PCA变换、SFIM变换及Gram-Schmidt变换5种图像融合算法原理的基础上,对IKONOS全色和多光谱数据进行像元级融合,并对融合效果进行了定性和定量评价。在此基础上,对融合影像进行最大似然法分类,利用混淆矩阵对分类结果进行精度分析,以期找出适合于地表覆盖分类的IKONOS影像融合算法。结果表明,在图像空间信息提高和光谱信息保真方面,以SFIM变换和Gram-Schmidt变换相对较好,其中Gram-Schmidt变换对图像微小细节反差的表达能力优于SFIM变换。在上述5种变换中,SFIM及Gram-Schmidt变换后融合影像地表覆盖分类精度较高,总体精度均超过98%,Gram-Schmidt变换的分类精度略高于SFIM变换,IHS变换后融合影像的分类精度最低,其总体精度和Kappa系数分别为83.14%和0.76。因此,利用Gram-Schmidt变换和SFIM变换得到的IKONOS融合影像更有利于提高地表覆盖分类精度。

滤波器组合对医学图像融合效果的影响

滤波器的不同组合影响医学图像融合性能,恰当地进行滤波器组合是医学图像融合技术的前提。本文通过优化滤波器组合对无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)医学图像融合影响进行深入讨论,比较了不同滤波器组合后的融合结果。结果显示滤波器组合对融合性能有较大影响,lax滤波器组合图像融合效果各项指标分别优于db3滤波器组合。实验结果证明,使用合适的滤波器组合,即使在融合准则很简单、分解层数较少的情况下,同样可以获得很好的融合结果,从而大大减少融合算法的复杂度。

三种医学图像格式的融合性能研究

医学图像的不同格式影响着图像融合性能,恰当选取合适的图像格式是医学图像融合技术的前提。本文首先选择常用的BMP、JPG、PNG图像格式,采用典型的小波变换进行小波融合,然后选用无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)进行融合对比验证。实验结果显示PNG格式图像无论在融合性能还是运行时间和存储空间都具有优势。

基于WorldView-3影像的融合算法对比研究

适宜的融合算法有利于遥感影像的质量提升与产品应用。本文基于WV-3影像,选用PCA、GSA、ATWT、BDSD、Indusion、PRACS算法对全色和多光谱影像进行融合实验,在采用定性和定量分析对融合结果进行直接评价的基础上,引入地物分类精度对融合结果进行间接评价。实验结果表明:不同场景下6种算法的融合效果不同,ATWT算法在定性与定量评价中表现最佳,并具有较高的分类精度;GSA的融合效果及分类精度表现较好,可作为WV-3影像融合的替补方法;BDSD在建筑物与道路中光谱保持性和空间细节表现最差,但在地物分类中的整体精度最高,适用于地物分类;PCA在植被与水体中的空间细节增强不足、分类精度差,不适用于WV-3数据的影像融合。

资源三号卫星影像融合算法对比分析

我国第一颗高精度民用立体测绘卫星——资源三号卫星搭载了2.1m分辨率的全色相机和5.8m分辨率的多光谱相机,针对资源三号影像研究有效的影像融合算法对于提高资源三号的影像质量和应用范围具有很大意义。文章分析了Pansharp、Gram-Schmidt、Modified IHS、改进的SFIM和Brovey 5种融合算法,梳理了影像融合的质量评价指标体系,采用资源三号卫星影像覆盖的农田、城区、林地、裸地等不同类型的区域开展几种融合算法试验,并对试验结果进行了分析评价。实验结果表明,5种融合算法中,Pansharp融合算法对资源三号影像数据融合效果最优,Gram-Schmidt融合算法次之,其次为Modified IHS影像融合算法,改进的SFIM融合算法和Brovey融合算法融合效果较差。

NSCT与GS变换的资源三号卫星数据融合方法研究与应用

资源三号卫星遥感数据是一种新型遥感影像,目前尚未有一种专门适用于资源三号卫星融合的方法。因此,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与Gram-Schmidt(GS)变换相结合的融合方法,将非下采样Contourlet变换增强的空间信息用于补充具有高保真度Gram-Schmidt变换融合算法在影像清晰度方面的不足。采用线性回归的方法模拟低分辨率全色影像,将高分辨率全色影像、低分辨率全色影像及两者差值的细节影像分别进行非下采样Contourlet变换,对所得的高低频系数采取不同的融合策略进行自适应融合处理,得到新的全色影像。由低分辨率全色影像取代GS正变换第一分量,非下采样Contourlet变换得到的全色影像取代GS反变换第一分量,进行Gram-Schmidt正交变换,得到融合影像。与大多存在光谱扭曲的传统融合方法相比较,本文方法在光谱保真度、空间清晰度及地物分类精度方面都有明显的优势,说明该融合方法是一种适合资源三号卫星数据多光谱与全色影像融合的方法。