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| 1 | 结合方向小波的多光谱与全色遥感图像融合算法显示文摘针对现有的遥感图像融合算法所得融合图像存在边缘清晰度不高与光谱保持能力较差等问题,根据方向小波变换的高效性与方向选择性,提出了一种结合方向小波的多光谱与全色遥感图像融合算法。该算法采用人眼的视觉特性首先对待融合图像进行预处理,并根据小波变换的分解特性,对低频子带小波系数采用基于能量比的图像融合规则,而对高频子带则采用基于纹理一致性的融合规则。实验结果表明:该算法能够在保留多光谱图像信息的基础上,得到清晰度较高的融合图像,其中对中等分辨率图像的融合处理效果最佳。 | 万智萍 | 2014 | 遥感技术与应用2014，29，4： | 5 |
| 2 | 基于分量替换高分辨率遥感图像融合方法的对比研究显示文摘基于分量替换的高分辨率遥感图像融合是一种十分重要的融合方法,但对该方法的融合原理的深入分析在国内还鲜有报道。为此对分量替换融合方法进行原理探究和实验对比分析。首先从线性代数的角度来阐述分量替换融合算法的实质,并对两种典型的构造可替换波段的分量替换方法(基于光谱响应函数模拟低分辨率全色波段的Gram-Schmidt融合法(GS1)和基于多元一次线性回归拟合低分辨率全色波段的Gram-Schmidt(GS2)融合法进行原理说明;其次,选取QuickBird全色与多光谱图像数据,进行三种有代表性的基于分量替换的融合方法(PCA,GS1,GS2)的对比分析。通过对比融合前后典型地物的光谱特性变化来评价融合影像的光谱保真性也是该研究的一大特色。结果表明:3种融合方法都具有很高的光谱保真性,GS2融合方法具有最优的光谱保真性,PCA和GS1融合算法次之,尤其是GS1融合处理后的图像存在部分光谱失真的现象,GS2算法的光谱保真性明显优于GS1。从基于分量替换融合方法的实质可以诠释出造成GS1融合图像光谱失真的根本原因,GS1融合算法使用的只是实验室理想环境下所获取的名义上的光谱响应特征。传感器的实际成像过程受到诸多因素的影响,如传感器在轨工作环境、大气、观测角度不同等的影响。GS1算法单纯通过不同波段光谱响应函数的线性组合来模拟低分辨率全色波段并不十分准确,GS2直接利用MS和Pan波段像元灰度值进行线性回归,克服了上述不确定性问题。通过以上对比研究发现,如何利用多光谱数据准确地模拟低分辨率全色波段,直接影响到融合后影像的光谱保真性,是目前高分辨率遥感图像融合的关键技术。 | 李春华 | 2014 | 水土保持研究2014，21，3： | 0 |
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