基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法
多光谱影像与全波段影像融合
多光谱影像与全波段影像融合一·加载数据本次使用数据与第一次作业的数据一样，打开envi4.8，file—open image file，打开解压后的数据所在文件夹中的L71129042_04220050321_MTL.txt。
加载全色波段影像，点击band 8，加载灰度影像，点击load加载。
加载多光谱合成影像，选择RGB Color，在下方R-G-B栏分别选择波段band 4、band 3、band 2，点击Display1-newDisplay，点击load加载。
二·调整图像的像素大小至相同在文件信息中，dims显示,全色波段图像的空间维度是16401*14481,假彩色合成影像是8201*7241。
全色波段图像数据有30米空间分辨率,而假彩色合成影像数据15米空间分辨率。
需要调整全色波段图像2倍与15米分辨率的数据相匹配。
1·从表示主菜单栏,Basic Tools —Resize Data (Spatial/Spectral)。
选择最下面的一项（30 米分辨率）并单击OK。
在xfac字段中，输入2.0，在yfac字段中,输入2.0009，在输入输出文件名字段中,输入resize_jiacai并单击OK。
2·单选按钮选择RGB颜色，resize_jiacai作为RGB复合，调整后的假彩色影像是display2。
3·Link Displays比较两个图像（全色波段影像与调整之后的假彩色影像）。
现在的调整后的假彩色图像并不清晰。
三·手动HSV数据融合1·首先,将彩色图像转换为HSV颜色空间。
从表示主菜单栏,选择transform—color transform—RGB to HSV颜色。
选择display 2(包含resize_jiacai)并单击OK。
在输入输出文件名字段中,输入HVS并单击OK来执行转换，并显示到display1。
基于多特征的高光谱与全色图像融合方法
基于多特征的高光谱与全色图像融合方法张筱晗;杨桄;杨永波;黄俊华【摘要】高光谱分辨率的高光谱图像与高空间分辨率的全色图像融合可以综合两类图像的优势。
将全色图像与高光谱部分波段分别融合，再合成假彩色图像是融合的有效思路。
引进多分辨率分析框架，首先对源图像进行小波变换，得到低频系数与高频系数；然后从中提取平均梯度特征和边缘特征分别作为两类系数融合的依据；最后将融合后的系数经过小波逆变换还原为各波段融合图像，进行假彩色合成得到最终的彩色融合图。
实验结果表明，与PCA、HIS等经典方法相比，本文方法不仅能够在保证融合效率前提下有效保持光谱信息，提高融合图像的空间分辨率，融合图像的标准差、平均梯度、信息熵等各项指标也均优于其他融合方法。
%Fusion of hyperspectral image with rich spectral information and panchromatic image with high spatial resolution can improve the qualityof both two images effectively. It is a good way to choose proper bands of hyperspectral data to be fused with panchromatic image respectively, and the results are used for false color image composition for the fusion of two resources of images. In this paper, multi-resolution analysis frame is taken for fusion. Firstly, wavelet decomposition is carried out to resource images; multi features including average gradient and edge information are extracted from low frequency coefficients of two kinds of images. Then the low frequency coefficient of the fused image is obtained with regional average gradient weight method, while the high frequency coefficient is fused conducted by the edge feature of panchromatic image. Besides, the sigh of frequency coefficient is considered to avoid effect offset. At last,the fusion image of each band is obtained by performing inverse wavelet transforms, and after false color image composition, the fusion image is finally got. The experimental results indicate that the fused image obtained by this method can maintain both the spectral and spatial information effectively and efficiently. Compared with classical methods such as PCA and HIS, the fusion image using this method has the best performance in both subjective and objective evaluation.【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2016(038)010【总页数】6页(P832-837)【关键词】高光谱;全色图像;图像融合;多分辨率分析;平均梯度;边缘特征【作者】张筱晗;杨桄;杨永波;黄俊华【作者单位】空军航空大学，吉林长春 130022;空军航空大学，吉林长春130022;空军航空大学，吉林长春 130022;空军航空大学，吉林长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP751高光谱技术代表了遥感领域的发展前沿。
基于比值变换的全色与多光谱图像高保真融合方法
基于比值变换的全色与多光谱图像高保真融合方法徐其志;高峰【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2014(041)010【摘要】随着遥感技术的快速发展,越来越多的成像卫星可采集同时相的全色和多光谱图像.通常,多光谱图像的分辨率低于全色图像,但实际应用中人们更迫切需要提升多光谱图像的分辨率.当前,研究人员已提出了大量的图像融合方法来解决这个问题,但依然存在光谱失真、细节模糊等问题.此外,真实遥感图像的尺寸较大,现有融合方法难以满足实际应用的高时效要求.为此,提出了基于比值变换的全色与多光谱图像高保真融合方法.根据全色与多光谱图像分辨率之比,该方法对全色图像先下采样,再上采样,生成全色降质图像;同时,对多光谱图像进行上采样,得到多光谱降质图像;然后,计算全色与其降质图像的比值,将多光谱降质图像乘以该比值生成融合图像.实验表明,本方法的保真效果好,性能优于对比方法.【总页数】4页(P19-22)【作者】徐其志;高峰【作者单位】北京航空航天大学计算机学院数字媒体北京市重点实验室北京100191;北京航空航天大学计算机学院数字媒体北京市重点实验室北京100191【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法 [J], 刘长柱2.基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合参数研究 [J], 刘显峰;陈木生;狄红卫3.基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像融合方法研究 [J], 傅瑶;孙雪晨;薛旭成;韩诚山;赵运隆;曲利新4.基于Curvelet变换的多光谱图像与全色波段图像融合 [J], 张强;郭宝龙5.基于分类分块的全色多光谱图像比值变换融合方法 [J], 魏晴;刘晋铭;徐其志因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多光谱与全色图像融合方法解析
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。
同主题文章[1].万宁,吴飞. 基于ICA的全色影像和多光谱影像融合算法' [J]. 计算机工程. 2006.(07)[2].陈蔓丽,陈木生,狄红卫. 基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法' [J]. 暨南大学学报. 2006.(03)[3].于浩,张晓萍,杨勤科,崔健,李锐. 基于双树复小波的遥感图像融合' [J]. 遥感信息. 2008.(05)[4].张易凡,何明一. 基于局部空间线性恢复模型的多光谱与全色图像融合算法' [J]. 西北工业大学学报. 2008.(01)[5].王霖郁,李坤波,黄丽莲. 基于色调一致性改进的图像融合最速下降法' [J]. 应用科技. 2010.(03)[6].杨明辉,任维春. 法国地理院SPOT图像应用研究的进展' [J]. 遥感信息. 1988.(02)[7].英国将研制高分辨率卫星' [J]. 航天返回与遥感. 2002.(03)[8].李琼,孔令罔,朱元泓. 色彩的宽带多光谱空间表示法(英文)' [J]. 仪器仪表学报. 2004.(S3)[9].王小龙,张杰,初佳兰. 基于光学遥感的海岛潮间带和湿地信息提取——以东沙岛(礁)为例' [J]. 海洋科学进展. 2005.(04)[10].王忠武,赵忠明,刘顺喜. IKONOS图像的线性回归波段拟合融合方法' [J]. 遥感学报. 2010.(01)【关键词相关文档搜索】：通信与信息系统; 图像融合; 多光谱图像; 全色图像; 多分辨率分析; 小波变换; 非下采样Contourlet变换; 脉冲耦合神经网络; 彩色空间转换【作者相关信息搜索】：吉林大学;通信与信息系统;王珂;陈大可;。
多光谱与全色遥感图像融合算法的研究
ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ． ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｓｏｍｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｕｓｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ
ａｎｄ ｄｅｓｃｒｉｂｅ （２）Ｗｅ
ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ ｆｉｅｌｄ ａｎｄ ｓｅｖｅｒａｌ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｂｏｕｔ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ．Ｔｈｅｓｅ
ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｂａｓｅｄ
ｌ伐ｐ
ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ａｎｄ
ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｂａｓｅｄ Ｂｒｏｖｅｙ
ｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｔｈｅｎ，ｗｅ ｄｏ
ｓｏｍｅ
ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ａｂｏｕｔ ｔｈｅｓｅ
ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅ ｆｉｔｎｅｓｓ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｆｉｔｎｅｓｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ｏｆ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ
ｍｕｔａｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ
ａｒｅ
ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉＳ ｄｅｔａｉｌｅｄ．Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ
ｂｒｉｅｆ
ｓｐｅｃｔｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｓ ａｌｓｏ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｔｏ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ ａｍｏｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｇｒｏｕｎｄ ｃｏｖｅｒｓ．Ｔｈｅ
ｐｒｏｂｌｅｍ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｂｙ ｍｏｄｅｍ ｓａｔｅｌｌｉｔｅｓ ｉｓ ｔｈａｔ ｔｈｅｙ ｈａｖｅ ｅｉｔｈｅｒ ｈｉｇｈ
基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法
基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法
颜建军;夏春明;郑建荣
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2007(033)021
【摘要】提出了一种基于非负矩阵分解的多光谱图像与全色图像的融合算法.在非负矩阵分解过程中,将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作为原始数据,非负矩阵分解得到的特征基包含了原始图像的整体特征,将高分辨率图像与分解得到的特征基中的第一特征基作直方图匹配,并代替第一特征基.利用特征基进行重构,得到具有较高的空间分辨率和保持原有多光谱图像的光谱信息的融合图像.主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,基于非负矩阵分解的图像融合方法在性能上优于传统的其他融合方法.
【总页数】3页(P169-171)
【作者】颜建军;夏春明;郑建荣
【作者单位】华东理工大学机械电子工程研究室,上海,200237;华东理工大学机械电子工程研究室,上海,200237;华东理工大学机械电子工程研究室,上海,200237【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于SVR和贝叶斯方法的全色与多光谱图像融合 [J], 胡根生;鲍文霞;梁栋;张为
2.基于MTF和变分的全色与多光谱图像融合模型 [J], 周雨薇;杨平吕;陈强;孙权森
3.基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像融合方法研究 [J], 傅瑶;孙雪晨;薛旭成;韩诚山;赵运隆;曲利新
4.自适应多尺度几何分析的全色和多光谱图像融合方法研究 [J], 朱卫东; 王虎; 邱振戈; 栾奎峰; 韩震
5.SPOT5全色与多光谱图像融合方法研究 [J], 张黎宁;周宇
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一种多光谱图像和全色图像融合算法
一种多光谱图像和全色图像融合算法
边境;周庆利
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2005(22)6
【摘要】文章提出了一种新的基于独立成分分析的多光谱图像和全色图像的融合算法:对于两幅图像的重叠区域,使用独立成分分析去除遥感图像中高阶数据冗余问题,通过独立成分分析使得所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果,从而提高了融合后图像的信息量和信噪比,同时使融合图像兼具全色图像的高分辨率和多光谱图像中特有的对目标某些独特特征的精细描述,使融合图像包含更丰富更有效的信息。
【总页数】4页(P5-7)
【关键词】多光谱融合;独立分量分析
【作者】边境;周庆利
【作者单位】浙江理工大学公共计算机部
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法 [J], 刘长柱
2.基于MTF和变分的全色与多光谱图像融合模型 [J], 周雨薇;杨平吕;陈强;孙权森
3.一种新的全色与多光谱图像融合变分模型 [J], 马宁;周则明;张鹏;罗立民
4.调制传递函数对全色多光谱图像融合影响 [J], 曾炫杰;陈强
5.自适应多尺度几何分析的全色和多光谱图像融合方法研究 [J], 朱卫东; 王虎; 邱振戈; 栾奎峰; 韩震
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矩 阵 ｗ 和一个非负的 ｒ ｍ矩阵 日，使满足 ×
Ｖ Ｗ ×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 。
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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 ］Ａ ｎｗ ｔｏ ａｅ ｎｎ ｎｎｇｔ ｅｍａｒ ａｔｒ ａｉｎ（ Ａｂｔａｔ ｅ ｍｅ ｄｂ ｓｄｏ ｏ ・ｅ ａｉ ｔｘｆｃｏｉ ｔ ＮＭＦ ｔｃｎｑ ｅｉｐｅｅｔｄｆｒ ｌ－ｐｃｒｌｍａ ｅａｄｐｎ ｈｏ ｔ ｈ ・ ｖ ｉ ｚ ｏ ）ｅｈ ｉｕ ｓ ｒｓｎｅ ｔｓｅｔ ｇ ｎ ａｃ ｒｍａｉ ｏ ｍｕ ｉ － ａｉ ｃ
维普资讯
第３ ３卷 第 ２ 期 １
Ｖｏ ３ Ｌ３
・计算机工 Nhomakorabea程
２０ ０ ７年 １ 月 １
Ｎｏ ｅ ｂ ｒ２ ７ ｖ ｍ ｅ ＯＯ
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率 的全色图像作为原始数据 ，非负矩阵分解得到的特征基包含 了原始图像的整体特征 ，将高分辨率 图像与分解得到的特征基 中的第一特征
基作直方图匹配，并代替第一特征基 。利用特征基进行重构 ， 到具有较 高的空 间分辨率和保 持原有 多光谱 图像的光谱信 息的融合 图像。 得 主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表 明，基于非负矩阵分解的图像 融合 方法在性能上优于传统的其他 融合方法。 关健词 ：图像 融合 ；非负矩阵分解 ； 特征基
中圈 分类号：Ｔ３１ Ｐ１
基于 Ｎ ＭＦ的 多光谱 图像 和 全 色图像 融合 方 法
颜建军 ，夏春 明，郑建荣
（ 华东理工大学机械 电子工程研究室，上海 ２ ０ ３ ） ０ ２ ７
摘
要 ： 出了一种基于 非负矩 阵分解 的多光谱图像与全色 图像 的融合算法。在 非负矩阵分解过程 中，将低分辨率 的多光谱 图像和高分辨 提
Ｙ ｉｎｊ ｎ Ｘ ＡＣ ｕ － ｎ ， ＨＥ ｉｎｒ ｎ ＡＮＪａ － ， Ｉ ｈ ｎｍｉｇ Ｚ ＮＧＪａ － ｇ ｕ ｏ
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