遥感影像综合评价与自适应复原方法研究_王荣彬
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=⨯+++[]new Bn 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。
基于融合技术的遥感图像边缘检测算法
基于融合技术的遥感图像边缘检测算法
陈喜林
【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(38)5
【摘要】为准确提取遥感图像边缘,研究一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法,考虑到遥感图像中存在乘性噪声,该算法基于自适应滤波器的遥感图像去噪算法,通过自适应滤波器有效去除遥感图像中噪声点;对去噪后的遥感图像,再基于融合技术的遥感图像边缘检测算法,通过滑动窗口技术、模糊增强方法增强去噪后遥感图像边缘,采用模糊形态学算法检测遥感图像边缘。
实验结果显示,所提算法去噪后的遥感图像信噪比、峰值信噪比较高,去噪效果极好;边缘检测结果与遥感图像实际边缘位置之间误差较小,检测精度较高,且遥感图像数量的增多,对该算法的检测速度不存在显著的负面影响。
【总页数】6页(P17-21)
【作者】陈喜林
【作者单位】罗定职业技术学院教育系
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法
2.基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法
3.基于双搜索蜂群算法的四元数彩色遥感图像边缘检测
4.基于动态分
块阈值去噪和改进的GDNI边缘连接的溢油遥感图像的边缘检测算法5.基于多方向模糊形态学的彩色遥感图像边缘检测算法
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基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法
基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法摘要：本文提出了一种基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法。
该算法首先对图像进行噪声判别，然后根据噪声强度的不同采用不同的平滑滤波器，以达到最佳的去噪效果。
接着，利用MTFC算法对图像进行分块处理，通过计算分块内像素点的局部方差，得到分块内噪声强度的估计值，并根据估计值对每个分块内的像素点进行自适应平滑处理。
实验结果表明，该算法在去除噪声的同时保留了边缘信息和细节特征，具有较好的复原效果。
关键词：遥感图像；噪声判别；平滑滤波器；MTFC算法；自适应平滑处理。
一、引言遥感图像是以空间电磁波辐射作为信息采集源的一种特殊的数字图像。
由于遥感图像拍摄过程中存在的种种干扰因素，如云层、大气、地形、降水等，使得遥感图像的质量往往无法达到理想状态，因此必须对其进行复原处理，以便更好地应用到各种领域中。
传统的图像复原算法有均值滤波法、中值滤波法、高斯滤波法等，但它们对于不同强度的噪声处理效果存在一定局限性。
二、算法原理本文提出的自适应MTFC遥感图像复原算法主要有以下几个步骤：1. 噪声判别：通过计算图像灰度值的标准差来估计噪声强度，如果噪声强度小于一个预设的阈值，则采用中值滤波器进行平滑处理，否则采用高斯滤波器或双边滤波器进行平滑处理。
2. MTFC分块处理：将图像分成若干个小块，并对每个分块进行变换域分析，得到每个分块内像素值的方差。
3.噪声强度估计：根据每个分块内像素点的局部方差，得到分块内噪声强度的估计值。
4.自适应平滑处理：根据估计值对每个分块内的像素点进行自适应平滑处理，以达到最佳的去噪和保留细节特征的效果。
三、实验结果本文在现有的四幅遥感图像上进行了实验，比较了本算法与传统的高斯滤波法、双边滤波法以及MTFC算法的复原效果。
实验使用的评价指标有峰值信噪比(PSNR)、平均结构相似性(MSSIM)、主观视觉效果等。
实验结果表明，本算法在不同强度的噪声下都能够较好地去除噪声，同时保留了边缘信息和细节特征。
基于深度学习的遥感图像融合方法
• 语义理解和目标识别：结合深度学习和遥感图像处理技术，未来可以开展面向 遥感图像的语义理解和目标识别研究，实现对地物目标的自动识别和分类，为 遥感监测提供更多智能化应用。
ABCD
长短期记忆网络（LSTM）
通过引入记忆单元解决RNN在处理长序列时的 梯度消失问题。
循环神经网络的应用
文本生成、语音识别、情感分析等。
03
基于深度学习的遥感图像融合 方法
基于卷积神经网络的遥感图像融合方法
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，可以自动提取 图像的特征。在遥感图像融合中，可以利用CNN对多源遥感 图像进行特征提取和融合，提高融合图像的质量。
RNN可以通过捕捉序列数据中的时间依赖性信息，对时序遥感图像进行有效的特征提取和融合。同时，RNN还可以通过长短 期记忆（LSTM）等改进技术，解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸等问题。
基于生成对抗网络的遥感图像融合方法
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习算法，可以生成新的数据样本。在遥感图像融合中，可以利用 GAN生成新的融合图像，提高融合图像的多样性和丰富性。
池化层
对卷积层的输出进行降采样， 减少参数数量并提高特征的鲁 棒性。
全连接层
用于对特征进行分类或回归预 测。
卷积神经网络的应用
图像识别、目标检测、语义分 割等。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
循环神经网络
序列建模
RNN能够处理序列数据，如文本、语音和时间 序列等。
门控循环单元（GRU）
遥感制图第四章遥感影像图的增强、复原与融合
色彩空间变换
将图像从一种色彩空间转换到另一种 色彩空间，以便更好地利用色彩信息 进行增强。
空间分辨率增强
超分辨率重建
利用多幅低分辨率图像，通过算法重建出高分辨率图像，提高图 像的细节表现能力。
锐化滤波器
通过设计特定的滤波器，对图像进行卷积运算，突出图像中的边缘 和细节信息。
多尺度分析
将图像在不同尺度上进行分解，提取不同尺度的特征信息，再将这 些信息融合，实现空间分辨率的增强。
拉伸，以增强局部对比度。
对比度受限的自适应直方图均衡化
03
在自适应直方图均衡化的基础上，限制过度的对比度增强，以
避免噪声和细节的丢失。
色彩增强
色彩映射
色彩饱和度和亮度调整
通过改变图像中像素的颜色值，使其 更符合人类的视觉感知，提高图像的 可视化效果。
通过调整色彩的饱和度和亮度，使图 像更加鲜艳、生动。
遥感制图第四章遥 感影像图的增强、 复原与融合
contents
目录
• 遥感影像图增强 • 遥感影像图复原 • 遥感影像图融合 • 遥感影像图的应用
01
遥感影像图增强
对比度增强
直方图均衡化
01
通过拉伸图像的灰度直方图，使其均匀分布，从而提高对比度，
使图像细节更加清晰可见。
自适应直方图均衡化
02
根据图像局部区域的灰度分布特性，对每个像素点进行不同的
02
遥感影像图复原
噪声去除
均值滤波
通过将像素邻域的平均 值替代中心像素值，平
滑图像，去除噪声。
中值滤波
将像素邻域的中值替代 中心像素值，对椒盐噪 声有较好的去除效果。
高斯滤波
利用高斯函数对图像进 行平滑处理，降低噪声
基于ENVI的遥感影像分类
基于ENVI的遥感影像分类
陈佳玲;王昶
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2018(032)008
【摘要】传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的.这往往会产生"同物异谱,异物同谱"的问题,使得分类精度和效果不理想.因此本文采用基于专家知识的决策树C4.5法,利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树,与监督分类中的支持向量机法、最小距离法去比较.实验结果表明,几种分类方法中,决策树法分类法的分类规则易于理解,准确率较好,所需分类时间短,总体分类效果最为理想,验证了决策树法在遥感影像分类领域的优势.
【总页数】5页(P933-937)
【作者】陈佳玲;王昶
【作者单位】辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山 114051;辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山 114051
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于ENVI的CART自动决策树多源遥感影像分类——以北京市为例 [J], 马鑫;汪西原;胡博
2.基于ENVI的遥感影像分类研究 [J], 刘一粟
3.基于自适应高斯混合模型的遥感影像分类方法研究——以武汉地区遥感影像分类为例 [J], 李登朝;吴健;许凯
4.基于WOA和DPR的高光谱遥感影像分类算法 [J], 谢福鼎;张莹
5.基于栈式自动编码器的高分辨率遥感影像分类 [J], 宋晓霞
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遥感图像融合定量评价方法及实验研究
Ｆｉｇ．４
图４图像融合定量评价界面 ＰｒＯｇｒａｍ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉＯｎ ｅＶａｌｕａｔｉＯｎ
３．３．２亮度信息评价 由表ｌ第一列信息（亮度信息）可以看出ＩＨＳ
融合具有明显的优势来增加图像的亮度信息，其平 均梯度和方差有较大程度的提高，便于更好目视解 译。ＰＣＡ融合在梯度上有明显的增强，但在方差上
４６３
圉３极限放大的图像 Ｆｉｇ．３ Ｍａｇｎｉｆｉｅｄ ｉｍａｇｅ
图像空间分辨都比多光谱波段高也即空间分辨率增 强，图像也变得更加清晰。两种融合方法相比较而言 ＩＨＳ效果更好，马路两旁的绿地ＩＨＳ融合后显得更 加清晰，图像整体效果较ＰＣＡ融合清晰。 ３．２．２光谱特征
价参数能够很好地反映遥感影像融合效果。本文即 通过此程序对遥感图像融合进行客观定量评价。融 合结果参数评价指标如表１所示。
此项评价主要是通过评价融合图像与原图像的 变形情况来判断融合效果。
依据表１的第３列结果可以得出ＰＣＡ融合的 扭曲程度和偏差指数较ＩＨＳ融合小，得出ＰＣＡ融 合后图像变形较小，并且相关性也较大。ＩＨＳ融合变 形较大因为不同数据具有不同的光谱特性曲线，尽 管用于替换明度分量１的高分辨率的全色影像ｊ。。。 在替换前进行了影像统计特性的匹配，但是匹配误 差艿＝Ｊ。。。一，导致了图像融合变形［１引，并且融合波 段仅仅为３个波段的原因。而通过定性分析无法评 价出ＩＨＳ融合存在较大程度的光谱变形。
生态恢复效果评估的遥感方法
生态恢复效果评估的遥感方法在当今时代，生态环境的保护和恢复已经成为全球关注的重要议题。
为了有效地评估生态恢复的成效，我们需要借助先进的技术手段，而遥感技术正是其中一种强大且实用的工具。
遥感技术，简单来说，就是在不直接接触目标物体的情况下，通过传感器获取其信息的技术。
它就像是我们从高空俯瞰大地的“眼睛”，能够捕捉到大面积的地表特征和变化。
那么，遥感技术是如何在生态恢复效果评估中发挥作用的呢？首先，它可以通过监测植被的覆盖情况来提供关键信息。
植被是生态系统的重要组成部分，其覆盖面积和生长状况直接反映了生态环境的健康程度。
遥感影像能够清晰地显示出不同地区的植被类型、密度和分布，从而让我们了解生态恢复过程中植被的恢复情况。
在评估生态恢复效果时，植被的光谱特征也是遥感技术关注的重点。
不同的植被在不同的生长阶段，其反射和吸收的光谱是有所差异的。
通过对这些光谱特征的分析，我们可以判断植被的生长状态、健康程度以及物种组成的变化。
例如，健康的植被在特定波段的反射率会相对稳定，而受到病虫害或者生长环境不佳影响的植被，其光谱特征则会发生明显的改变。
除了植被，土地利用和土地覆盖的变化也是评估生态恢复效果的重要指标。
遥感技术可以准确地识别出不同的土地利用类型，如耕地、林地、草地、建设用地等。
通过对比不同时期的遥感影像，我们能够直观地看到土地利用的转变情况，例如原本的荒地是否逐渐变成了绿地，或者受损的森林是否得到了有效的恢复。
在实际应用中，遥感技术还能帮助我们监测水体的变化。
对于生态恢复项目来说，周边水体的质量和面积也是需要关注的因素。
遥感可以监测水体的面积、水质状况以及水岸线的变化。
比如，通过分析水体的反射光谱，可以判断水中的污染物含量和富营养化程度，从而了解生态恢复措施对周边水体环境的改善效果。
此外，遥感技术在评估生态恢复效果时还具有高效、全面和可重复性等优点。
与传统的实地调查方法相比，遥感能够在短时间内获取大面积的信息，大大提高了工作效率。
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第４５卷 第１２期测 绘 学 报
Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．１２
２
０１６年１２月Ａｃｔａ Ｇｅｏｄａｅｔｉｃａ ｅｔ Ｃａｒｔｏｇｒａｐ
ｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，２０１６
引文格式：王荣彬．遥感影像综合评价与自适应复原方法研究［Ｊ］．测绘学报，２０１６，４５（１２）：１４９６．ＤＯＩ：１０．１１９４７／ｊ
．ＡＧＣＳ．２０１６．２０１６０３８６．ＷＡＮＧ Ｒｏｎｇｂｉｎ．Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅｌｙ
Ｓｅｎｓｅｄ Ｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｇｅｏｄａｅｔｉｃａ ｅｔＣａｒｔｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２０１６，４５（１２）：１４９６．ＤＯＩ：１０．１１９４７／ｊ
．ＡＧＣＳ．２０１６．２０１６０３８６．遥感影像综合评价与自适应复原方法研究
王荣彬
中国土地勘测规划院，北京１０００３５
Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅｌｙ
Ｓｅｎｓｅｄ ＩｍａｇｅｓＷＡＮＧ Ｒｏｎｇ
ｂｉｎＣｈｉｎａ Ｌａｎｄ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ
１０００３５，Ｃｈｉｎａ 遥感数据在获取过程中经常受到各种因素的干扰，
导致观测影像质量降低，为后续的数据应用造成困难。
为了缓解以上问题，一方面需要对遥感数据进行质量评价，在现有条件下选择质量更优的遥感影像，同时过滤质量太差而无法使用的数据；另一方面，在没有高质量影像的条件下，
通常需要对低质量的遥感影像进行复原处理，以提升影像的应用潜力。
因此，影像评价与影像复原是遥感信息处理与应用中的重要基础环节。
虽然遥感影像评价与复原问题在学术与应用领域一直广受关注，但现有研究仍然不能满足处理与应用需求。
如何考虑多种辐射指标对遥感影像进行综合评价，以及如何针对不同影像的特征进行自适应复原，是当前需要解决的主要难题。
本论文针对以上问题，围绕遥感影像的评价与复原进行了研究，具体内容如下。
（１）针对现有遥感影像噪声与调制传递函数ＭＴＦ评价方法自动化程度不足、需要人工干预的问题，提出了最优评价区域的自动选取与评价方法。
在噪声评价方面，
提出了一种迭代优化的匀质区选择方法，可以解决传统方法中影像匀质区自动选择困难的难题，并通过设计基于卷积运算的评价指标实现对噪声水平的稳健估计。
在影像ＭＴＦ评价方面，针对传统方法往往需要人工选取刃边的问题，
提出了一种自动检测影像边缘并提取最优刃边的方法，从而实现ＭＴＦ的自动计算。
试验结果表明，本文所提出的自动化评价方法准确有效，可以极大地提高遥感影像噪声和模糊评价的自动化程度。
（２
）在系统总结、改进现有遥感影像评价指标的基础上，提出了一套遥感影像质量综合评价的方法。
综合考虑了灰度分布、
信息量、清晰度、分辨率、噪声、云量、无效像元等指标，并融入了基于参考影像的评价指标，在大量数据测试的基础上，确定了每项指标对应优、良、中、差的最优阈值。
同时进一步从模糊理论出发，通过构建模糊评价矩阵，对多种单指标评价结果进行综合考虑，建立了对遥感影像辐射质量进行综合评定的方法。
试验结果表明，本文提出的综合评价方法能准确评价遥感影像的综
合质量，
与人眼主观评价具有良好的一致性。
（３
）提出了一种自适应非局部正则化的遥感影像噪声去除方法。
针对传统去噪方法仅利用邻域信息、不能高效去除噪声的缺点，本文在非局部计算框架下开展去噪方法的研究，并重点解决去噪参数的自适应选取问题。
为了对不同区域施加不同的去噪强度，通过计算局部噪声强度和标准差，
并以此构建非局部模型的权值函数，从而建立了自适应的非局部总变分去噪模型。
试验结果表明该方法能针对影像的不同结构区域自适应调节去噪强度，
可以在去除遥感影像噪声的同时，有效保护影像的边缘、纹理等细节信息。
（４
）提出了一种自适应交替迭代的遥感影像盲去模糊方法。
基于最大后验概率估计理论框架，建立对遥感影像与模糊函数进行联合求解的去模糊模型，
并采用交替迭代的方法对影像和模糊函数进行求解；
在影像求解的迭代过程中，充分利用中间复原影像求解数据一致性项和正则化项的函数值，并通过建立相应的求解准则，自适应求解影像与模糊函数的正则化参数。
试验结果表明，本文提出的盲复原方法能够较为准确地估计模糊函数，
并根据不同的影像特征实现自适应的影像去模糊处理，可有效提高处理精度与效率。
中图分类号：ＴＰ７５：Ｐ２３７ 文献标识码：Ｄ文章编号：１００１－１５９５（２０１６）１２－１４９６－
０１基金项目：国家自然科学基金（４１４０１５３０）；测绘地理信息公益性行业科研专项（２０１４１２００２）收稿日期：２０１６－０８－
０８作者简介：王荣彬（１９７６—），男，高级工程师，２０１４年６月毕业于武汉大学，获工学博士学位（指导教师：李平湘教授），研究方向为遥感信息处理。
Ａｕｔｈｏｒ：ＷＡＮＧ Ｒｏｎｇｂｉｎ（１９７６—），ｍａｌｅ，ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｈｉｓｄｏｃｔｏｒａｌ ｄｅｇｒｅｅ ｆｒｏｍ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｎ Ｊｕｎｅ ２０１４，ｍａｊｏｒｓｉｎ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｒｏｎｇｂｉｎ＠ｍａｉｌ．ｃｌｓｐｉ．ｏｒｇ
．ｃｎ。