多光谱与全色图像融合方法解析

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基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法

ｆａｕａｅｏｔｉｉｌｂｌｅｔｒｓｏｅｏｉｉｌｍａｅａｅｅｔｃｅ．ｈｉｔｅｔｒａｅｉｒｐａｅｙｔｅａｊｓｄｐｎｈｏｔｅｔｒｂｓｓｃｎａｎｇｏａａｕｆｔｒｎｇｓｃｎｂｘｒｔＴｅｆｓｆａｅｂｓｓｅｌｃｄｂｄｕｔａｃｒｍａｉｅｎｇｆｅｈｇａｉａｄｒｕｈｅｃ
ｉｇ，ｈｃｉｏｒｍｔｈｅｒｗｆｓｆａｕｅｂｓ．ｎｅｓａｓｏｍ（ｃｎｔｃｉｎｉｐｒｒｄｎｅｆｓｏｇｔｈｇｅｍａｅｗｉｉｈｓｇａｍａｅｔｔｉｔｅｔｒａｅＩｖｒｅｔｎｆｒｒｏｓｕｔ）ｓｅｆｍｅａｄｔｉｎｉｅｗｉｉｒｈｓｔｃｄＯｈａｒｒｅｒｏｏｈｕｍａｈｈ
矩阵ｗ和一个非负的ｒｍ矩阵日，使满足 ×
ＶＷ ×日（）１
可信度和清晰度、更好的可理解性及更为全面的新融合图像。
［ｙＷｏｄ］ｉｇｓｎｎｎｎｇｔｅｍａｃｏｉａｉｎｆａｕｅａｅＫｅｒｓｍａｅｕｉ；ｏ —ｅａｉｍｘｆｔｒｔ；ｅｔｒｓｆｏｖａｚｏｂ
图像融合采用一定的算法，综合来自相同或不同类型传感器的两个或多个具有互补性的图像信息，以获得具有更高
［ｓｒｃ］Ａｎｗｔｏａｅｎｎｎｎｇｔｅｍａｒａｔｒａｉｎ（Ａｂｔａｔｅｍｅｄｂｓｄｏｏ・ｅａｉｔｘｆｃｏｉｔＮＭＦｔｃｎｑｅｉｐｅｅｔｄｆｒｌ－ｐｃｒｌｍａｅａｄｐｎｈｏｔｈ・ｖｉｚｏ）ｅｈｉｕｓｒｓｎｅｔｓｅｔｇｎａｃｒｍａｉｏｍｕｉ－ａｉｃ

基于二维EMD算法的多光谱全色图像融合

中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ
ＰａｃｏａｉｎｄＭｕｔ－ｐｃｒｌＩａｅＦｕｉｎｎｈｒｍｔｃａｌｉ—ｓｅｔａｍｇｓｏ
Ｂａｅｎ２ＥＭＤｇｒｔｓｄｏＤＡｌｏｉｈｍ
第２卷第６８期
文章编号：０６— ３８２１）６— ２６— ４１０９４（０１００６０
计
算
机
仿
真
２１月０年６１
基于二维ＥＭＤ算法的多光谱全色图像融合
牛思先
（济源广播电视大学济源职业技术学院，河南济源４４５）５６０
ｗ —ｄｍｎｉａｅｐｒａｍｄｅｏｐｉｔｏｉｅｓｎｌｍｉｃｌｏｅｄｃｍｓｉｎ（ＭｏｉｏｔｏＥＤ）ｍｔｏｅｉｉｏｓｔｎｒｉａｓｙｔ－ｅｈｄｉｄａｎｗｔｎｎ— ｔｉａｓｎｌｎｌｇｈａｏｙｇ．Ｂｅｉｈｎ
ｓｍｅｓｏｔｏｎｓｓｃｓｃｌｒｄｓｏｉｎａｄｌｔｄｂｎｏｈｒｃｍｉｇｕｈａｏｏｉｒｏｍｉａｄ，ｔｖｒｏｈｈｒｃｍｉｇ，ａｎｖｌｍａｅｆｓｎａ－ｔｔｎｉｅｏｏｅｃｍｅｔｅｓｏｏｎｓｏｅｇｉｌｔｉｕｏ
ＮＩＳ —ｘａＵｉｉｎ
（ｉａａｉＴｏｌｅＶｃｔｎｌｎｅｈｉａＣｌｇ，ｉｕｎＨｎｎ４４５，ＣｉａＪｕｎＲｄｏ＆ＶＣｌｇ，ｏａｏａａｄＴｃｎｃｌｏｅｅＪａｅａ５６０ｈ）ｙｅｉｌｙｎ

全色多光谱高光谱影像特征-概述说明以及解释

全色多光谱高光谱影像特征-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可能如下所示：1.1 概述全色、多光谱和高光谱影像是遥感技术中常用的图像数据。

这些影像可以捕捉到地球表面的各种光谱信息，从而为地质、农业、环境等领域的研究提供重要的数据支持。

全色影像是指通过对可见光范围内的全部波段进行拍摄和合成，获得高分辨率的图像数据。

它主要反映了地物的明暗、纹理和细节特征，对于城市规划、土地管理和基础设施建设等方面具有重要的应用价值。

多光谱影像则是采用多个波段的光谱信息，通过某种方式对光谱进行组合和处理，获得不同波段上的图像。

不同波段的图像对应了不同的物质组成和能量反射特征，能够提供更加丰富的地物分类和识别信息，常用于农业、林业和环境监测等领域。

高光谱影像是一种相对于多光谱影像更为细致和细分的光谱数据。

它利用较窄的波段间隔捕捉和分析地物的光谱信息，能够提供更详细的物质组成和光谱特性，广泛应用于矿产勘探、地质调查和环境变化监测等领域。

本文将重点介绍全色、多光谱和高光谱影像的特征和应用领域，并分析它们在遥感技术中的重要性。

同时，也将探讨未来发展方向，以期为相关领域的研究提供参考和启示。

1.2 文章结构文章结构是指文章的组织和布局方式，它的设计直接关系到读者对文章内容的理解和掌握程度。

本文将以全色、多光谱和高光谱影像特征为主线，从整体到细节逐步展开，以便读者能够系统地了解这些影像特征的定义、应用领域和特征分析情况。

本文的文章结构如下所示：第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构和目的。

在概述中，将简要介绍全色、多光谱和高光谱影像特征的背景和意义；在文章结构中，将提供本文的组织结构，使读者能够清晰地了解全文的框架；在目的部分，则明确说明本文的目标是为了全面介绍和分析全色、多光谱和高光谱影像特征。

第二部分是正文部分，是文章的主体部分，主要包括全色影像特征、多光谱影像特征和高光谱影像特征三个章节。

在每个章节中，将先对该影像特征进行定义和概念的介绍，然后分析该影像特征在不同应用领域中的具体应用情况，最后对该影像特征进行详细的特征分析，包括特征的表示、提取和处理方法等。

ASTER多光谱波段与SPOT全色波段融合方法研究

型及特点，择合适的融合方法。选
１２ＰＡ变换融合法．Ｃ
ＰＡ变换（Ｃ主成分变换亦称Ｋ—Ｌ变换）统计是特征基础上的多维正交线性变换，消除模式特征之在
间的相关性，出差异性方面有最优的效果。主成分突变换融合的具体步骤为［：４］（）算参与融合的波段图像的相关矩阵Ｒ；１计（）２由相关矩阵Ｒ计算特征值凡和特征向量（，
维普资讯
第２卷第１期２
２００８年２月
｛｝Ｉ
、
Ｖｏ．２Ｎｏ１１２，．Ｆｂ，０８ｅ．２０
ＭＩＮＥＲＡＬＲＥＳ０ＵＲＣＥＳＡＮＤＧＥＯＬＯＧＹ
ＡＳＥ多光谱波段与ＳＯＴ全色ＴＲＰ波段融合方法研究①
① 收稿日期：０７５２作者简介：怀２（９２）男，２０ —０ —２喻．１８－，中南大学硕士研究生，要从事遥感与ＧＩ术方法研究。主Ｓ技基金项目：国地质调查局国土资源大调查项目（水）２ｏ］ｌ－０ — １）助。中（［ｏｓｏ１１２资
只能为３。
影像融合是一个对多遥感器的影像数据和其他信息的处理过程。着重于把那些在空间和时间上冗它余或互补的多源数据，一定的规则进行运算处理，按
获得比任何单一数据更精确、丰富的信息，更生成一

实验五-遥感图像的融合

实验五-遥感图像的融合实验五遥感图像的融合一、实验目的和要求1.理解遥感图像的融合处理方法和原理；2.掌握遥感图像的融合处理，即分辨率融合处理。

二、设备与数据设备：影像处理系统软件数据：TM SPOT 数据三、实验内容多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。

分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。

注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。

四、方法与步骤融合方法有很多，典型的有 HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。

ENVI 里除了 SFIM 以外，上面列举的都有。

HSV 可进行 RGB 图像到 HSV 色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回 RGB 色度空间。

输出的 RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。

打开ENVI,在主菜单中打开数据文件LC81200362016120LGN00_MTL选择File>data manage，任意选择3个波段组合，查看效果打开分辨率为30和15的图像下图分别是分辨率为30、15的，可以看到图像清晰度明显发生改变，分辨率越高，图像越清晰选择如下图所示的三个波段选择分辨率高的为15的点击ok，Sensor选择landsat8_oil，Resampling选择三次方的Cubic Convolution，实现融合，选择输出路径为sssrong融合之后的图像如下图，可以发现图像清晰度提高，分辨率变高，图像质量变好五、实验心得多光谱数据与高分辨率全色数据的融合可以使遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，继而达到增强图象质量的目的，可谓是一举两得。

这次实验虽然比较简单，但是一开始的时候还比较模模糊糊，甚至于连目的都不清楚。

基于NSCT的多光谱和全色图像的融合

ＦｕｉｎＡｌｏｉｈｆＭｕｔｓｅｔａｎｎｈｏａｉｍａｅｓｄｏｓｏｇｒｔｍｏｌｉｐｃｒｌａｄＰａｃｒｍｔｃＩｇｓＢａｅｎＵｎｕｓｍｐｅｎｏｒｅａｓｏｍｓｂａｌｄＣｏｔｕｌｔＴｒｎｆｒ
ｉｇａｅｎｕｓｂａｌｏｔｒｔｒｓｒ（ＳＴ）Ｆｒｌ，ｅｍｈｓｅｔｍｇｒｓｒｅｎＩａｍｅｓｄｏｎｕｓｅｃｎｏｌａｆｍＮＣ．ｉｔｔｕｉｃａｉａｅｉｔｆｄｉｔＩＳｂｍｐｄｕｅｔｎｏｓｙｈｐｒｌｓａｏｎｍｏＩ
ｓｏｇｒｔｉｎｔｔｐｒｘｍｔｍａｅｄｄｅａｌｉｇｅｒｒｐｓｄｒｓｅｔｅｙ．ｅｈｕｉｎｉｇｉｎａｏｈｍｓａｍｉｇａｈｅａｐｏｉｅｉｇｓａｔｉｍａｓａｅｐｏｅｅｐｃｉｌＴｎｔｅｆｓｏｍａｅｌｉａｄｎｏｖｈ
ｓａｅａｄＩＨ。ｏｏｎｎｓａｅｏｔｎｄＴｅｔｅｏｇｎｃｍｐｎｎｎａｃｒｍｔｍｇｅｅｄｃｍｐｓｄｉ — ｐｃ。ｎＳｃｍｐｅｔｒｂａｅ．ｈｎ．ｒｉａｌｏｏｅｔｄｐｈｏｉｉｅｗｒｅｏｏｅｎｉｈｉｌａｎａｃａｔｌｔｅｏｕｉｎｒｐｅｅｔｔｎｂｓｎＣ．ｅａｐｏｉｔｄｉｇｓａｄｄｔｉｉｇｅｅｕｔｇｆｍｎｕｓｍ－ｏｍｕｉｓｌｔｅｒｓｎａｉｙｕｉｇＮＳＴＴｐｒｘｍｅｍａｅｅａｌｍａｓｒｓｌｎｒｕｓｂａｒｏｏｈａｎｉｏｐｅａｓｏｅｅｆｓｄｉａｈｌｖｌｏｙａｄａｄｄｆｒｎｉｃｉｎｏｐｔｅｏｒｅａｅｎｃｒａｎｒｌｓＦ — ｉｔｎｆｒｗｒｕｅｎｅｃｅｅｆｐｒｍｉｉｅｅｔｒｔｆｎｕｓｕｃｓｂｄｏｅｔｕｅ．ｕｄｒｍｎｄｅｏｉｒｓｉ

图像融合基本流程

图像融合基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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不同波段组合融合

不同波段组合融合
对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。

包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。

匀色
相邻图像，由于成像日期、系统处理条件可能有差异，不仅存在几何畸变问题，而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的亮度值不一致。

如不进行色调调整就把这种图像镶嵌起来，即使几何配准的精度很高，重叠区复合得很好，但镶嵌后两边的影像色调差异明显，接缝线十分突出，既不美观，也影响对地物影像与专业信息的分析与识别，降低应用效果。

要求镶嵌完的数据色调基本无差异，美观。

纠正
依据控制点，利用相应软件模块对数据进行几何精校正，这一步骤包括利用地面控制点（GCPs）找出实际地形，计算配准中控制点的误差，利用DEM消除地形起伏引起的位移，然后对图像进行重采样等。

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多光谱与全色图像融合方法
为使多光谱与高空间分辨率全色图像的融合效果在努力保持光谱信息的同时尽可能提高其空间分辨率,论文主要对多光谱与全色图像融合算法进行了深入研究,通过大量的融合实验得到了一系列有价值的结论,完成了一定的创新性工作,具体的工作内容如下:在多分辨率分析的特征匹配基础上,提出了一种基于Mallat小波变换与空间投影结合的图像配准算法。

该算法采用投影匹配原理将二维数据变为一维进行匹配计算,降低了配准所需要的时间。

另外,采用逐层细化的分层搜索策略可减少匹配误差从而提高配准精度。

在综合分析àtrous小波变换和Curvelet变换的优点基础上,提出了一种基于àtrous-Curvelet变换的融合算法。

分解后的系数依据所在高,低频层的不同特点,采取多重加权规则进行融合。

该算法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高融合图像的空间分辨率。

针对遥感图像影像分辨率低的问题,提出了一种基于区域模糊推理的NSCT域融合算法。

该算法有效地克服了传统融合方法中存在的融合图像模糊,抗噪能力差的缺点。

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型参数无法自动设定的难题,结合lαβ彩色空间转换,提出了一种基于双通道自适应PCNN的图像融合算法。

该算法充分考虑到像素间的相关性及噪声突变的影响,融合效果优于多尺度分析方法。

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