ergas指标
调制传递函数对全色多光谱图像融合影响
调制传递函数对全色多光谱图像融合影响曾炫杰;陈强【摘要】针对高分辨率影像全色(Panchromatic,Pan)波段和多光谱(Multispectral,MS)波段的pan-sharpening 融合后图像光谱失真的问题,基于调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)的金色多光谱图像融合模型考虑到了多光谱图像的MTF值对融合图像质量的影响,采用了与多光谱图像相同的MTF值所构建的低通滤波器,得到较好的融合结果,但如何选择一个合适的MTF值还没有很好地解决.该文针对不同MTF值对模型融合结果的影响做了详细的分析与实验,并通过线性搜索的方式找出最优的MTF值.实验结果证明了该最优MTF能够同时提高模型融合结果的光谱细节和空间细节.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2016(031)003【总页数】8页(P68-75)【关键词】MTF;图像融合;pan-sharpening;光谱失真;空间细节【作者】曾炫杰;陈强【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094;南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094【正文语种】中文【中图分类】TP391随着航天技术的发展，多光谱图像被广泛用于许多遥感的领域，如环境状态监测，农业土地管理，矿产资源勘探等等。
然而，设计高分辨率的多光谱传感器会受到卫星板载存储以及传输带宽的诸多限制，成本较高，现阶段还无法完全实现[1]。
与多光谱图像相反的是全色(Pan)图像具有很高的空间分辨率，同时由于它只包含灰度信息，因此能够大大降低图像所占的像素存储空间。
现在大多数的卫星都可以同时获取具有高空间分辨率的全色图像以及高分辨率的多光谱图像。
为了得到具有高空间分辨率的多光谱图像，将全色图像的空间细节信息注入多光谱图像以提高其空间分辨率，同时尽可能地保持多光谱(MS)波段的光谱特性。
在遥感领域有两种图像融合任务，分别是Pan-sharpening和多光谱图像融合[2]。
WorldView-2遥感图像融合新方法-试验科学与技术
第xx 卷 第x 期 实验科学与技术 V ol.xx No.x收稿日期： 2013-09 -22；修回日期： 2014-05 -19基金项目：国家自然科学基金(61301195)；中国博士后科学基金(2013M531299)；中央高校基本科研业务费专项资金(3102014KYJD040) 作者简介：李旭(1979 - )旭1, 2，何明一1，张 雷2(1. 西北工业大学电子信息学院 西安 710072; 2. 江苏物联网研究发展中心 江苏 无锡 214135)【摘要】新型高分辨率WorldView-2星载图像的出现给现有的图像融合技术带来了更大的挑战，多光谱图像融合新方法。
首先采用最近邻插值对多光谱图像重采样放大；然后结合和保持光谱信息两方面达到较好的平衡，优于现有的几种融合方法。
关 键 词 对应分析; 融合; 遥感图像; 分辨率; 小波变换TP75 文献标志码 A doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.004LI Xu1, 2, HE Mingyi 1, and ZHANG Lei 2(1. School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University Xi ’an 710072, Chain;2. Jiangsu R&D Center for Internet of Things Wuxi 214135, Chain)Abstract New-style high resolution WorldView-2 satellite images pose challenges to the image fusion techniques. A new pansharpening method is proposed in this paper. First, 8-band multispectral imagery is resampled by nearest neighbor interpolation. According to the relative spectral responses between the multispectral band and the panchromatic band, a low spatial resolution panchromatic image is evaluated through multivariate linear regression. The spatial details are extracted from the original panchromatic image, and then injected into theKey words correspondence analysis; fusion;遥感图像融合是图像融合的一个重要分支，针对全色光图像与多光谱图像的融合始终是遥感图像处理领域的研究热点。
基于分组双阶段双向卷积长短期方法的高光谱图像超分辨率网络
智城实践NO.04 20241智能城市 INTELLIGENT CITY基于分组双阶段双向卷积长短期方法的高光谱图像超分辨率网络林建君1侯钧译2杨翠云2（1.烟台职业学院信息工程系，山东 烟台 264670；2.青岛科技大学信息科学技术学院，山东 青岛 266000）摘要：文章提出基于分组的双阶段Bi-ConvLSTM网络（GDBN），可以充分利用图像的空间和光谱信息，通过使用以波段为单位的分组策略，有效缓解了计算负担，并对光谱信息进行保护。
在编码器的不同阶段，对浅层信息提取模块和深度特征提取模块进行不同层次信息的提取，浅层信息提取模块能够对不同尺度的浅层特征信息进行充分捕捉，深度特征提取模块能够捕捉图像的高频特征信息。
文章还引入通道注意力机制，增强网络对特征的组织能力，并在自然数据集cave上进行大量实验，效果普遍优于目前主流的深度学习方法。
关键词：双向卷积长短期记忆网络；高光谱图像超分辨率；通道注意力；神经网络；深度学习中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-1936（2024）04-0001-03DOI：10.19301/ki.zncs.2024.04.001Hyperspectral image super-resolution network based on groupedtwo-stage biconvolution long-term and short-term methodLIN Jian-jun HOU Jun-yi YANG Cui-yunAbstract：In this paper, a two-stage Bi-ConvLSTM network based on grouping (GDBN) is proposed, which can make full use of the spatial and spectral information of images, and effectively relieve the computational burden and protect the spectral information by using the grouping strategy based on band units. At different stages of the encoder, the shallow information extraction module and the depth feature extraction module can extract different levels of information. The shallow information extraction module can fully capture the shallow feature information of different scales, and the depth feature extraction module can capture the high-frequency feature information of the image. The paper also introduces channel attention mechanism to enhance the network's ability to organize features, and conducts a large number of experiments on natural data set cave, and the effect is generally better than the current mainstream deep learning methods.Key words:bidirectional convolution long-term and short-term memory network; hyperspectral image super-resolution; channel attention; neural network; deep learning近年来，基于深度学习[1-2]的单图像超分辨率方法取得了广泛发展。
一种改进的SAR与可见光图像融合算法
雷达科学与技术!ada$ Science and Technology第6期2020年12月Vol.18No.6December2020DOI ： 10. 3969/j. issn. 1672-2337. 2020. 06. 011一种改进的SAR 与可见光图像融合算法张瑞1,董张玉2(1.合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥230601；2.工业安全与应急技术安徽省实 ,安徽合肥230601)摘要：针对现有SAR 与可见光遥感影像融的计算复杂度较高，细节信息保留较差等问题，提出了一种NSST-HS 结合自适应PCNN 改进的融 。
该 先利用IHS 变见 的亮度分量I,并将得到的亮度分量I 与SAR 图像分别进行NSST 变换；然后，针对 子带分即间频率和 梯度自适应PCNN 的外部刺激与链接强度；高频子带分量上 进的拉普拉 和(SML)的融 ；最后，运用逆NSST 变换和逆IHS 变 到最终融 。
实验表明，本文算法融 传统 在视觉效果方面提升，线性结 到更多保留、各类评价指标上比传统要更好。
关键词：遥：图像融合；非下采样剪切波变换；脉冲耦合神经网络中图分类号：TN958；TP391 文献标志码：A文章编号：1672-2337(2020)06-0645-06An Improved Fusion of SAR and Visible ImagesZHANG Rut ,DONG Zhangyu 2(1. School of Computer and Information , Hefei University of Technology , Hefei 230601, China ；2. Key Laboratory of Industrial Safety and Emergency Technology , Hefei 230601, China )Abstract :Aiming at the problems of high computational complexity and poor retention of detailed informa tion of the existing SAR and visible light remote sensing image fusion algorithms, an improved fusion algorithm combining NSST-IHS and adaptive PCNN is proposed. This method first uses the IHS transform to extract the luminance component I of the visible light image , and performs the NSST transform on the obtained luminance component I and the SAR image respectively. Then, it uses the direction information, that is, the spatial fre quency and average gradient , to adaptively adjust the external stimulus and link strength of the PCNN for low frequency sub-band components. The sum-modified-Laplacian (SML ) is applied to the high-frequency sub-band components. Finally , the inverse NSST transform and the inverse IHS transform are used to obtain the final fu sion image. The experiments show that the fusion image obtained by the algorithm in this paper improves visual effects significantly compared with the traditional algorithms , the spectral information and linear structure fea-turesaremoreretained andvariousevaluationindicatorsarebe t erthanthetraditionalalgorithms.Key words ： remote sensing image ； image fusion ； non-subsampled shearlet transform (NSST)； pulse coupled neural network (PCNN)0引言合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar , SAR)对与人造桥梁都比 ，成像原主动式微波反射成像,SAR 更多 表 现信 纹 ；与 SAR 不受气候环境干扰,能全天成像接收更多的地理信息。
胃功能评分标准
胃功能评分标准
胃功能评分标准通常用于评估胃部的功能状态，特别是在临床医学中应用于评估患者的胃功能异常。
以下是一些常见的用于评估胃功能的指标和标准：Gastric Emptying Rate（胃排空率）：
正常范围：食物在胃中的正常停留时间为2-4小时。
评估方法：通过核素标记或其他影像学技术来测定食物通过胃的速度。
胃酸分泌：
正常范围：正常胃液的pH通常在1.5-3.5之间。
评估方法：使用胃酸分泌测试，包括基础胃酸和刺激后的胃酸分泌。
蠕动运动和胃排空：
正常范围：胃肠蠕动的正常频率和幅度。
评估方法：通过胃肠道运动测定，例如胃肠道电子图（Manometry）。
食管运动：
正常范围：正常的食管蠕动和括约肌的功能。
评估方法：通过食管Manometry等方法进行评估。
幽门收缩：
正常范围：正常的幽门功能。
评估方法：通过胃肠道电子图等方法检测幽门的收缩和松弛。
胃黏膜病变：
正常范围：胃黏膜的正常状态，包括有无炎症、溃疡或其他病变。
评估方法：通过胃内镜检查（胃镜）来评估胃黏膜的状况。
这些标准和指标可能会根据患者的具体症状、病史以及医生的诊断需求而有所不同。
专业的医疗团队会结合患者的病情和症状，使用多种评估方法来全面了解胃功能的状态。
在具体的医学实践中，会根据患者的具体情况来选择适当的评估方法和标准。
teg指标解读
TEG指标包括以下几个部分：
凝血反应时间（R）：这一指标反映了凝血系统启动到纤维蛋白凝块开始形成的时间，可以反映凝血因子的综合作用。
正常值为3～8分钟。
如果R值增大，可能意味着凝血因子缺乏或活性降低，血液呈低凝状态；而R值减小则可能表示凝血因子活性增高，血液呈高凝状态。
血凝块形成时间（K）：这一指标反映了纤维蛋白原功能和血小板在凝血块开始形成时的共同作用结果。
正常值为1～3分钟。
K值减小可能提示纤维蛋白原功能亢进，血液呈高凝；反之，纤维蛋白原功能降低。
凝固角（α）：是指血凝块形成点到曲线最大弧度作水平线和切线的夹角，与K值共同反映纤维蛋白水平和部分血小板的功能。
正常值为53°～72°。
α值增大，血液呈高凝，反之则血液低凝。
最大振幅（MA）：主要反映血小板的功能及数量。
正常值为50～70mm。
MA减小时，提示血小板功能降低或者数量减少，血液呈低凝状态。
以上就是TEG指标的主要内容及解读方式，希望对解决您的问题有所帮助。
ergas指标
ergas指标ERGAS指标是衡量遥感图像的融合质量的一种评价指标。
它是融合图像与原始多源图像之间的均方误差（MSE）的标准化形式。
ERGAS指标的计算方法如下：ERGAS = 100 * sqrt(1/n * sum(E/N^2))其中，n是图像的波段数量，E是所有波段的MSE之和，N是原始图像的标准差。
ERGAS指标越小，说明融合图像的质量越好。
它能够综合考虑融合图像的空间分辨率、光谱信息等方面的质量，是评价融合算法的重要指标。
为了计算ERGAS指标，首先需要获取融合图像和原始多源图像。
然后，对于每个像元，计算融合图像与原始多源图像在各个波段上的差值的平方，得到均方误差。
然后将所有波段的均方误差相加，并除以波段数量，得到均方误差之和的均值。
最后，将均方误差之和的均值除以原始图像的标准差，并乘以100，得到最终的ERGAS指标。
使用ERGAS指标可以比较不同融合算法的融合效果。
对于同一幅原始多源图像，可以分别采用不同的融合算法生成融合图像，然后计算它们的ERGAS指标。
较小的ERGAS指标意味着融合图像的质量较好，能够保留更多的原始图像信息。
因此，可以根据ERGAS指标选择最优的融合算法。
此外，ERGAS指标也可以用于衡量不同分辨率的遥感图像的融合质量。
当融合低分辨率和高分辨率的遥感图像时，可以分别计算它们的ERGAS指标，然后比较二者的差异。
较小的ERGAS指标意味着融合效果较好，可以提高图像的空间分辨率。
总之，ERGAS指标是一种常用的遥感图像融合质量评价指标，用来衡量融合图像与原始多源图像之间的差异。
通过计算ERGAS指标，可以评估不同融合算法的性能，并选择最优的融合算法。
此外，ERGAS指标还可以用于比较不同分辨率的遥感图像的融合效果。
遥感影像融合评价方法
遥感影像融合评价方法1. 融合数据实验采用了北京1号32米多光谱数据（绿波段：523nm-605nm ；红波段：630nm-690nm ；近红外波段：774nm-900nm ）和CBERS 全色2.36米数据（波段范围：500-800nm ）。
2. 配准方法本次实验采用二次多项式法进行配准，选择20个控制点，配准精度达到0.266像素3. 融合方法原理目前遥感领域常用的影像融合方法有：比值变换（Brovey ）融合、乘积变换（Multiplicative ）融合、主分量变换（Principal Component ）融合、小波变换（Wavelet ）融合等多种方法。
主分量变换融合是将多光谱影像各波段的相同信息变换为第一主分量，各波段的独有信息被分配到其他波段，然后将高分辨率图像拉伸至与主分量有相近的均值和方差，最后将高分辨率图像替换主成分第一分量进行主分量逆变换完成图像融合。
乘积变换融合也是一种比较简单的融合方法，其方法即将两幅影像（多光谱和高分辨率影像）的对应像素相乘，得到最终的融合影像。
公式为：newBn D B n _=⨯公式中变量含义与上个公式相同。
该变换得到的结果使融合后图像的亮度值显著提高，但不受波段个数的限制。
Brovey 融合是较为简单实用的一种融合方法，其原理是将原有多光谱波段进行归一化处理之后与全色波段相乘得到新的融合波段，公式如下：[]new B D B B B B n _/1211=⨯+++[]newBn D B B B Bn n _/21=⨯+++其中Bn (n=1,2,3…)为多光谱波段，D 为高分辨率波段，Bn_new 为融合后波段。
对RGB 影像来说，比值变换融合只能用三个波段多光谱影像与高分辨率影像进行融合，因此受一定限制。
小波变换融合是将多光谱影像的各波段和高分辨率影像均进行小波分解，得到LL （低频部分），HL （水平方向的小波系数），LH （垂直方向的小波系数）和HH （对角方向的小波系数），然后根据具体需要和保持多光谱色调的程度，将分解后的两影像LL 、HL 、LH 、HH 部分分别融合，最后将融合后的LL ，HL ，LH 和HH 反变换重建影像，达到影像融合的目的。
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ERGAS指标
1. 引言
ERGAS（Error Relative Global Accuracy）指标是一种用于评估遥感图像质量的
指标，它可以衡量图像重建的准确性和保持空间分辨率之间的平衡。
ERGAS指标广
泛应用于遥感图像处理和分析领域，为遥感数据的定量分析提供了重要参考。
本文将详细介绍ERGAS指标的定义、计算方法以及其在遥感图像质量评估中的应用。
首先，我们将介绍ERGAS指标的背景和意义；然后，我们将阐述ERGAS指标的计算公式和步骤；最后，我们将探讨ERGAS指标在遥感图像质量评估中的实际应用。
2. ERGAS指标定义
ERGAS指标是一种基于均方根误差（RMSE）和平均空间相关系数（MRSR）的综合评
价指标。
它可以在保持空间分辨率不变的情况下，衡量图像重建过程中引入的误差。
具体而言，ERGAS指标定义如下：
其中，表示第i个频带的ERGAS值，N表示频带总数。
3. ERGAS指标计算
要计算ERGAS指标，需要以下几个步骤：
步骤1：计算每个频带的RMSE和MRSR
首先，需要计算每个频带的均方根误差（RMSE）和平均空间相关系数（MRSR）。
RMSE衡量了图像重建与原始图像之间的差异程度，而MRSR衡量了图像重建过程中
引入的空间相关性损失。
具体而言，RMSE的计算公式如下：
^2)
其中，表示原始图像的像素值，表示重建图像的像素值，n和m分别表示图像的行
数和列数。
MRSR的计算公式如下：
^2)
其中，表示原始图像的空间相关性，表示重建图像的空间相关性。
步骤2：计算ERGAS值
根据步骤1中计算得到的RMSE和MRSR，可以计算每个频带的ERGAS值。
将每个频
带的ERGAS值求平均即可得到最终的ERGAS指标。
4. ERGAS指标应用
ERGAS指标在遥感图像质量评估中有广泛的应用。
它可以用于评估不同图像重建算
法的效果，帮助选择最佳算法；也可以用于比较不同传感器获取的图像质量，提供数据选择参考。
此外，ERGAS指标还可以与其他指标结合使用，进行更全面、准确的图像质量评估。
例如，可以结合峰值信噪比（PSNR）指标和结构相似性（SSIM）指标，综合考虑图像重建的准确性、保真度和空间分辨率等多个方面。
结论
本文详细介绍了ERGAS指标的定义、计算方法以及在遥感图像质量评估中的应用。
通过对每个频带的RMSE和MRSR进行计算，并将其转化为ERGAS值，可以客观地衡量图像重建过程中引入的误差。
ERGAS指标在遥感图像处理和分析领域具有重要意义，为遥感数据定量分析提供了有效工具。