多源遥感图像融合效果评价方法研究

在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。该文系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行了总结和分析的同时,还提出了一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行了分类。最后通过实验进行了验证。

采用交互信息量评价遥感图像融合结果的方法

提出了采用交互信息量的评价准则来评价遥感图像的融合效果的方法 ,该方法通过衡量融合图像与源图像的互信息来评价融合效果 ,具有简单、准确、抗干扰性好的特点 .通过将它与采用熵和联合熵的评价方法相比较 ,实验结果表明交互信息量是一种很好的评价方法 .

基于多小波变换的图像融合研究

多小波是小波理论的扩展 ,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。在研究了多小波变换的特性后 ,提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法 ,并将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像数据利用此方法进行了融合。这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息 ,而且能很好地将源图像的细节融合在一起。通过实验结果证明 。

基于证据理论的信息融合在图像分类中的应用

该文在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类。提取纹理图像不同特征构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设。实验结果表明,该文提出的基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的,能极大地提高图像纹理的识别分类能力。

评价多传感器图像融合效果方法的比较

为了选择一种在复杂条件下能与主观评价图像融合方法取得一致效果的客观评价方法,对一些方法进行了比较。通过量度融合图像与源图像的交互信息,评价多传感器图像的融合效果具有简单、准确、抗干扰性好的特点。通过红外图像与可见光图像融合的实验,将交互信息量的评价方法与其他评价方法相比较,结果表明,交互信息量是一种很好的评价指标。