基于多分辨率分析的多传感器图像
遥感中图像融合的名词解释
遥感中图像融合的名词解释遥感中的图像融合是指将多个不同波段或不同分辨率的遥感图像进行整合和融合，以获得具有更高质量和更全面信息的图像。
图像融合是一种重要的处理方法，可以提高遥感图像的空间分辨率、光谱范围和信息内容。
在本文中，将解释遥感图像融合的概念、方法和应用。
一、遥感图像融合的概念遥感图像融合是指将来自不同传感器或同一传感器的不同波段、不同角度或不同时间的图像进行处理和整合，以获得一幅更具有丰富信息和高质量的图像。
通过图像融合，我们可以充分利用各个波段或传感器的优势，提高遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率和几何精度。
二、遥感图像融合的方法1. 基于像素级的融合方法：像素级融合是最常见的图像融合方法之一，它将不同波段或传感器的像素进行组合来生成融合图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。
加权平均法通过对不同波段的像素进行加权平均来生成融合图像；主成分分析法通过提取不同波段的主成分，再进行重构来生成融合图像；小波变换法则将不同波段的图像进行小波变换，再进行重构得到融合图像。
2. 基于特征级的融合方法：特征级融合方法是通过提取和融合不同波段或传感器的特征来生成融合图像。
常用的特征级融合方法包括主要成分分析法、基于像元间差异的方法和基于数字摄影测量的方法等。
主要成分分析法通过提取和保留不同波段图像的主要成分，再进行重构来生成融合图像；基于像元间差异的方法则通过计算不同波段像元间的差异来决定融合结果；基于数字摄影测量的方法则利用几何建模对不同传感器的图像进行三维匹配和重构，产生高质量的融合图像。
三、遥感图像融合的应用1. 地表覆盖分类：遥感图像融合能够提高遥感图像的空间分辨率和光谱范围，从而提供更全面和准确的地表覆盖分类结果。
例如，在农业领域，通过多光谱和高分辨率图像的融合，可以实现对农作物的种植、斑块的划分和生长状态的监测。
2. 地表变化检测：遥感图像融合可以提供多时相的地表图像，从而实现对地表变化的监测和检测。
基于NSCT-PCNN变换的多传感器图像融合
具有 线状 奇异 的 函数 小 波 系 数则 不 能稀 疏 地 表 示 ， 因而 不能 充分 表示 图像本 身 的几何 特性 。为 了解 决
小 波变换 的不 足 ， Ａ． Ｌ Ｃ ｕ ｎ ｈ ａ等 人 在 ２ ０ ０ ６年 提 出 了非 下采 样 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｅ ｔ 变换 （ ｎ ｏ ｎ ｓ ｕ ｂ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ —
采 样金 字 塔 （ ｎ ｏ ｎ — ｓ ｕ ｂ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｄ ｐ ｙ ｒ ａ ｍｉ ｄ ， ＮＳ Ｐ ） ， 用 来
确 保 ＮＳ Ｃ Ｔ 的 多尺度分 析 性 质 ； ② 非下 采样 方 向滤
波器组 （ ｎ ｏ ｎ — ｓ ｕ ｂ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｄ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｂ ａｎ ｇ ｒ ｇ ．
基于 Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ — Ｐ Ｃ Ｎ Ｎ变换的 多传感器图像融合
郝 爱枝 郑 晟
（ 太 原 理 工 大 学 信 息工 程 学 院 ，太 原 ０ ３ ０ ０ ２ ４ ）
摘 要 针 对 同源 和 异 源 的 多传 感 器 图像 的 特 征 ， 提 出了一种基 于非 下采样 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｅ ｔ变 换 （ ＮＳ Ｃ Ｔ） 和 脉 冲 耦 合 神 经 网 络 （ Ｐ Ｃ ＮＮ） 的新 的 图像 融合 算 法 。首 先 ， 用 ＮＳ Ｃ Ｔ 对 已配 准 的源 图像 进 行 分 解 ， 从 而 准 确 地 提 取 出 了二 维 和 更 高 维 的 边 缘 纹 理 信 息； 其次 ， 对 低 频 子 带 系 数采 用 区域 方 差进 行 了整 合 ， 从 而得 到 融合 图像 的低 频 子 带 系 数 ， 而对 高 频 子 带 系 数 提 出 了一 种 改
图像处理中的图像增强算法评估与改进
图像处理中的图像增强算法评估与改进图像增强是数字图像处理中的重要内容之一，其目的是改善或增强图像的视觉效果，提高图像的质量和可读性。
图像增强算法根据不同的应用领域和需求，有多种不同的方法和技术。
本文将针对图像增强算法进行评估与改进。
一、图像增强算法评估图像增强算法的评估是为了确定算法的性能和效果，对比不同算法的优劣，并为改进算法提供指导。
图像增强算法的评估可从以下几个方面进行：1. 主观评价：主观评价是通过人眼观察和判断来评估图像增强效果的好坏。
人眼判断的主观性较强，需要评价者具备一定的专业知识和经验。
主观评价通常通过主观评分法、可接受性评估和实验用户调查等方法进行。
2.客观评价：客观评价是通过一些定量的指标或算法对图像增强算法进行评估。
常用的客观评价指标包括图像对比度、图像亮度、锐度等。
另外，也可以使用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等公认的客观评价指标来评估图像增强算法的性能。
3.算法速度：算法速度是评估图像增强算法的另一个重要因素。
在实际应用中，图像增强算法需要在较短的时间内完成，因此快速的算法更受欢迎。
算法速度的评估可通过计算算法的执行时间来获得。
综合以上评价指标，可以比较不同图像增强算法的优劣，为改进算法提供依据。
二、图像增强算法的改进1. 基于传统图像增强算法的改进：传统的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波器等。
对于这些传统算法，可以通过调整参数和改进算法步骤来提升算法的性能。
例如，可以根据图像的特点，改进直方图均衡化算法，使其适用于不同的图像类型。
另外，可以采用基于机器学习的方法来自动调整算法参数，提高算法的鲁棒性和适应性。
2. 基于深度学习的图像增强算法改进：深度学习在图像处理领域取得了巨大的成就。
通过利用神经网络的强大表达能力，可以实现对图像的高级特征学习和表示。
可以利用深度学习模型，对图像增强进行端到端的学习和优化，提高图像增强效果。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行超分辨率重建，增强图像的细节和清晰度。
一种基于视觉特征的多分辨率快速图像融合方法
（） ４
定义分 割算子 Ｓ ｌ， ｐｉ 合并算 子 Ｍｅｇ ， ｔ ｒｅ提升算 法 的分 解与重 构过 程如图 ｌ 示 ： 所
（） ， ，
罔 ｌ 小 波提 升 变换 分 解 和重 构 示 意 图
近 年来 图像融 合技 术得 到 了快 速 的发展 ， 主要 分 为空域 法 和变换 域法 。空域 法主 要有逻 辑 滤波 器法 、 权平 加 均法 、 态学法 、 形 图像代 数法 、 模拟 退火 法 ； 变换 域法 主要 有 金 字塔 法 、 小波 变换 法 。 由于小 波 分 析 的方 法具 有 独特的时 域和 频域 局部化 挣 ｌ 能 够充 分反映 原始 图像 局部 变化 特征 ， 广泛 地应 用在 各种 图像融 合领 域 。小波 生， 被 提 升算法 的提 出更 是大大 提 高 了运 算效率 。 利于硬 件 的实现 。 有
该方法 先利用 Ｃ）９ ＇小波将输入 图像进行提升 分解 ， Ｉ ／ Ｆ ７ 然后在对分 解后 的小波系数矩阵 采用视觉 特征进行融合 处
理， 最后通 过提升逆变换得到重构图像。实验表明该方法即使在图像信噪 比较低的情况 下 ， 能得到较好 的熵 、 仍 边
缘 及较 高分 辨率 的效 果 ， 且执行效率高。
第２ ２卷
（ ３）
（ ，） ｒ （ ） Ｕ（， ，） ， ， ＝， ＋ （ （（ ）
将 上述 小波 变换 的顺序 颠倒 ， 即可 得到提升 小 波逆变 换公式 ： ｆ ． （ ＝（ ，） ７ ） ， ， 一Ｕ（ ，） １ ， （ ｄ（， ）
＜
（，＝（ ７ ＋Ｐ （ ） ７ ，， ） （ ） （，， ） ，
（论文）基于不同分辨率遥感影像的...
第３８卷第３期２０１５年３月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ．３８，Ｎｏ．３Ｍａｒ．，２０１５收稿日期：２０１４－０９－０３，修订日期：２０１５－０１－１２基金项目：国家自然科学基金（５１２１３８１１）资助作者简介：孔令婷（１９９１－），女，江苏南京人，摄影测量与遥感专业硕士研究生，主要研究方向为遥感图像处理与应用。
基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究孔令婷，杨英宝，章 勇（河海大学地球科学与工程学院，江苏南京２１００９８）摘要：基于４种不同分辨率的遥感影像数据，分别为３０ｍ分辨率的Ｌａｎｄｓａｔ－８数据，融合Ｌａｎｄｓａｔ－８多光谱波段和全色波段的１５ｍ分辨率数据，５．８ｍ分辨率的资源３号卫星数据以及融合后２．１ｍ分辨率的资源３号卫星数据。
采用ＩＳＯ－ＤＡＴＡ、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类，对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。
结果显示在低分辨率影像中，面向对象方法受到限制，分类效果相比传统方法没有太大改善；而在高分辨率影像中，面向对象方法分类效果很好，并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。
关键词：高分辨率影像；分类；面向对象中图分类号：Ｐ２３７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２－５８６７（２０１５）０３－００４０－０４ＳｔｕｄｙｏｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓＢａｓｅｄｏｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＫＯＮＧＬｉｎｇ－ｔｉｎｇ，ＹＡＮＧＹｉｎｇ－ｂａｏ，ＺＨＡＮＧＹｏｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｂａｓｅｄｏｎｆｏｕｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｒｅｍｏｔｅ－ｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ．３０ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＬａｎｄｓａｔ－８ｉｍａｇｅｄａｔａ，１５ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｆｕｓｅｄｂｙｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｂａｎｄｓａｎｄｐａｎｃｈｒｏｍａｔｉｃｂａｎｄｏｆｌａｎｄｓａｔ－８ｄａｔａ，５．８ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＺＹ－３ｉｍａｇｅｄａｔａａｎｄ１５ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｉｍａｇｅ．ＩＳＯ－ＤＡＴＡ，ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｕｓｅｄ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｉｍｐａｃｔｏｆｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓｏｎｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄａｐｐｒｏａｃｈｉｓｌｉｍｉｔｅｄｉｎｌｏｗｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｉｓｎｏｔｍｕｃｈｉｍ－ｐｒｏｖｅｄｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｗｈｉｌｅｉｎｔｈｅｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｏｒｋｓｗｅｌｌ，ａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｏｎｇｗｉｔｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｎｃｒｅａｓｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ０ 引 言在传统的遥感影像分类中，基于像元的分类较多，包括监督和非监督分类法。
基于独立分量分析的多分辨率遥感图像融合算法
（ ． ８ Ｒ ｓ ｒｈ Ｉ ｓｉ ｔ ， ＥＴ Ｎｏ ３ ｅｅ ｃ ｎ ｔ ｕ ｅ Ｃ Ｃ，Ｈｅ ｅ ２ ０ ３ ，Ｃ ｉａ ａ ｔ ｆｉ ３０ １ ｈｎ ）
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ： Ａ ｕ ｉｎ ａｇ ｒ ｈ ｏ ｌ —ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｒｍｏ ｅ ｓ ｎ ｅ ｉ ｇ ｓ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｅ ｎ ｉ ｇ ｕ ｉｎ ｆ ｓｏ ｌｏ ｉ ｍ ｆｍｕｔ ｒｓ ｌｔ ｅ ｔ ｅ ｓ ｍａ ｅ ｓ ｒ ｓ ｎ ｅ ，ｂ ｓ ｄ ｏ ｍ ｅ ｆ ｓ ｔ ｉ ｏ ａ ｏ ｍｅｈ ｄ ｓ ｏ ｍａｌ ｔ ｕ ｒ ｎ ．Ｔｈ ａｇ ｔｆ ｎ ｔ ｎ ｓ ｏ ｔ ｏ ｓ ｕ ｅ ｎ ｒ ｌ ａ ｒ ｅ ｔ ｄ ｙ ｃ ｅｔ ｒ ｅ ｕ ｃ ｉ ｓｕ ｅ ｆ ｒ ＣＡ，ｓ ｃ ｓｋ ｒｏ ｉ，ａ ｐ ｏ ｉ ｔ ｅ ｅ ｔｏ ｙａ ｄ ｏ ｄ Ｉ ｕ ｈ ａ ｕ ｔ ｓｓ ｐ ｒ ｘｍ ｅｎ ｇ ｎ ｒ ｐ ｎ ａ
ｎｅ ｅ ｒ ｇ ｎｔｏｐｙ；ｍ ｕｔ ｌｉｆ ｍ ａ ｉ ｕａ ｎ ｏｒ ｔｏｎ；ｉ ａ ｕｓＯ ｍ ｇｅ ｆ ｉ ｎ
数据 相互 பைடு நூலகம்合起 来 ， 用 融 合 技 术 ， 对 性 地 去 除 利 针
１ 引言
光 学 、 红外 、 波 、 热 微 多光 谱 、 光 谱 等 大 量 功 高 能 各异 的遥 感 设 备 的 逐 步 完 善 和 装 备 ， 人 类 进 为
ｍ ｕ ｕ ｌｉ ｏｒ ａ ｉ ｔ ａ ｎｆ ｍ ｔｏｎ，ａ ｅａｎ ｌ ｚ ｄ Ｔｈｅ ｍ ｅ ｈ ｅ ｏ ｅ ｔ ａ ｔｉ ｒ ａｙ ｅ ． ｔ ｏｄ ｕｓ ｄ ｔ ｘ ｒ ｃ ｎｄｅ ｅ ｅ ｏ ｐ ｅ ｏ ｃ ｎｆ ｍａｔｏ ｐ ｎｄ ｎｔｃ ｍ ｏｎ ｎｔｏｆｓ ｕｒ ｅ ｉ ｏｒ ｉｎ
像素级多传感器图像融合研究进展
与简单 的图像融合方法 比较 ， 以获得 明显改善的融合 可 效果 。 然而 ， 的金字塔分解均是图像 的冗余分解 ， 图像 分
解的数据总量均比原被分解图像增加约 １ 。 ／ 同时， ３ 在图
像融合 巾高频信息 损失较大 ， 金字塔 重建 时 ， 能出 在 可
为非基 于多尺度变换 的融 合算法 和基 于多尺度 变换 的
融合 算法两大类 。
１ ， 非基于多尺度变换的融合方法 。 典型的非基于多
尺度 变换 的融合算 法有 ： 加权平均方法 、 非线性方法 、 彩 色映射法 、 最优化方法 以及人丁神经 网络方法等 。 １ ．郑州航 空工业管理学 院 计算机科 学与应 用 系 ２武汉化工学院理学院 ； ． 本论文得到湖 北省 自然科 学基 金 （ ０ ４ Ｂ ６） ２ ０ Ａ Ａ１ 及湖北省教育厅 科学技 术研 究项 目基
利用可 以提高系统 的准确性和结果 的可信 度。另外 ， 图 像 的获取 已从最初单 一可 见光 传感 器发展 到现在 的多 通道光谱 、 红外 、 雷达 、 高光谱等 多种不 同传感 器 。 应 相 获取 的图像数据量也急剧增加 。 如何 充分利用大量的多
应 用于多传感器 图像融合 中。 目前应 用于多传感器图像
法为场景建立一个先验模型 ， 融合 任务表达成一个优 把 化问题 ，包括 贝叶斯 最优化 方法 和马尔可夫 随机场方 法 。受生物界多传感器融合的启发 。 人工神经 网络也被
、
像素级多传 感器图像 融合的研 究意义
与单传感器图像数据相 比。 感器 图像数据所 提 多传 供 的信息具有冗余性 、 补性 。通 过像素级多传感器 图 互 像融合可 以合理地利用冗余信息 ， 降低误差和减少 整体 决策 的不确定性 ， 高识别率和精 确度 。对互补信息 的 提
基于多传感器像素分类的红外图像超分辨率算法
2020.20科学技术创新基于多传感器像素分类的红外图像超分辨率算法陈继光苏冰山（郑州航空工业管理学院智能工程学院，河南郑州450046）红外图像反映成像场景的热力学信息，在医疗卫生如快速体温检测和疾病筛查等方面应用前景广阔，另外，红外图像在军事侦察如战场信息捕获等方面应用广泛。
但是由于红外成像原理和硬件设备技术水平的限制，红外相机直接获得的红外图像分辨率较低，并且边缘模糊。
提高红外图像的分辨率成为十分必要的问题。
传统总广义变分[1]（Total Generalized Variation ，TGV ）正则化方法可以有效保留超分辨率重建图像的边缘，但是红外图像自身的边缘不够清晰，使得重建图像质量不高。
文献[2]实现了一种基于TGV 的红外图像超分辨率算法，但是算法中交替方向乘数法的收敛性较差。
以上方法为基于同类红外传感器获取的红外图像实现的超分辨率算法，由于红外图像自身的边缘模糊，使得重建的高分辨率红外图像边缘细节不够清晰。
高分辨率可见光图像可以容易的由相机直接获取，并且可见光图像的边缘细节清晰，因此可借助同场景的高分辨率可见光图像的边缘补充低分辨率红外图像边缘模糊的缺点。
文献[3]将TGV 正则化方法与各向异性张量[4]相结合，由高分辨率可见光图像引导低分辨率图像进行超分辨率重建，但各向异性张量在获取可见光图像边缘的同时也引入了噪声，增加了噪声的来源和种类，致使重建图像被多种噪声污染。
文献[5]通过一种改进的二阶TGV 正则化模型重建红外图像，重建的高分辨率图像中红外图像自身的噪声得到抑制，但是算法实现的时间变长；采用相位一致[6]边缘提取算法减少了可见光图像噪声的干扰，但也使得可见光图像的边缘信息的获取不够全面，同时由于引入了同场景可见光图像的无关信息，使得重建结果出现一定的失真。
文献[7]将红外图像和同场景的可见光图像的边缘进行相关性分类，然后得到红外图像的高频信息，最后将高频信息与TGV 模型的数据项结合起来得到最终的高分辨率红外图像，但高频信息与正则化模型的数据项结合难以将可见光的边缘信息有效的体现在重建结果中。
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势多传感器图像融合技术是近年来在图像处理领域中备受关注的一项重要技术。
它通过对来自不同传感器的图像进行融合，可以获得更丰富、更准确的信息，从而提高图像处理的效果和质量。
本文将从多传感器图像融合技术的应用现状和发展趋势两个方面进行探讨。
1.军事领域多传感器图像融合技术在军事领域具有重要的应用价值。
军事作战中需要通过多种传感器获取目标信息，如红外传感器、雷达传感器、光学传感器等，利用多传感器图像融合技术可以将这些不同传感器获得的信息进行集成和融合，提高目标探测和识别能力，从而提高作战效能和军事战术优势。
2.航空航天航空航天领域对图像处理的要求非常严格，需要获取高分辨率、高精度的图像信息。
多传感器图像融合技术可以将来自不同传感器的图像融合为一幅完整的高质量图像，满足航空航天领域对图像质量和精度的要求，有利于航天器的姿态控制、空间定位和目标识别等方面的应用。
3.医学影像医学影像是医学诊断和治疗的重要手段，而多传感器图像融合技术可以将来自不同医学影像设备的影像信息进行融合，提高图像的清晰度和信息量，有利于医生进行更准确的诊断和治疗。
通过融合CT、MRI、PET等不同影像设备的影像信息，可以更精准地定位和诊断病变部位。
4.智能交通在城市交通管理和智能交通系统中，多传感器图像融合技术可以将来自不同传感器的交通图像信息融合为一体，实现对交通状态和交通流量的全面监测和分析，有利于交通管理部门的交通管控和决策，提高城市交通管理的效率和智能化水平。
1.智能化随着人工智能技术的不断发展，多传感器图像融合技术也将朝着智能化方向发展。
未来的多传感器图像融合系统将具备自主学习和智能决策的能力，能够根据环境和任务的变化自动调整图像融合策略，实现更加智能化和自适应的图像处理。
2.超分辨率多传感器图像融合技术在提高图像分辨率方面也有着巨大的潜力。
通过将低分辨率图像和多个角度或多个波段的高分辨率图像进行融合，可以实现超分辨率图像的生成，提高图像的清晰度和精度，应用于更多领域，如遥感、安防监控、医学影像等。
遥感图像融合方法
遥感图像融合方法遥感图像融合是指将来自不同传感器的多幅遥感图像融合成一幅具有更丰富信息和更高质量的图像，以便更好地应用于地学领域和资源环境管理中。
遥感图像融合方法的选择和应用对于提高遥感图像的分析和解译能力具有重要意义。
一、遥感图像融合的原理。
遥感图像融合的原理是基于多源数据的互补性和协同性，通过融合多个波段或多种分辨率的图像，可以获取更为全面和准确的信息。
常见的遥感图像融合方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。
像素级融合是指将不同波段或分辨率的像素直接进行融合，而特征级融合则是在特征空间进行融合，如主成分分析、小波变换等。
二、遥感图像融合的方法。
1. 基于变换的融合方法。
基于变换的融合方法包括小波变换、主成分分析、非线性变换等。
小波变换能够将图像分解为不同尺度和方向的小波系数，通过选择不同的尺度和方向进行融合，可以实现多尺度和多方向的信息融合。
主成分分析则是通过对多幅图像进行主成分分解，提取出图像的主要信息进行融合。
非线性变换方法则是利用非线性映射将多幅图像进行融合，以实现更好的信息融合效果。
2. 基于分解的融合方法。
基于分解的融合方法包括多分辨率分解、多尺度分解等。
多分辨率分解将图像分解为不同分辨率的子图像，通过对子图像进行融合，可以得到更为丰富和准确的信息。
多尺度分解则是将图像分解为不同尺度的子图像，通过对不同尺度的子图像进行融合，可以获得更为全面的信息。
三、遥感图像融合的应用。
遥感图像融合方法在土地利用分类、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用。
通过融合多源遥感图像，可以提高图像的空间分辨率和光谱分辨率，从而更好地进行土地利用分类和环境监测。
同时，融合多源遥感图像还可以提高图像的信息量和准确性，为资源调查和规划提供更为可靠的依据。
四、结语。
遥感图像融合方法是遥感图像处理和分析的重要手段，对于提高遥感图像的信息量和质量具有重要意义。
在选择和应用遥感图像融合方法时，需要根据具体的应用需求和图像特点进行综合考虑，以实现更好的融合效果和应用效果。
三种图像融合方法实际操作与分析
摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。
进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。
关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE1. 引言由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。
因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。
为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。
[1]在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。
高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。
[2]此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。
2. 源文件1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。
2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。
3. 软件选择在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。
多传感器图像融合方法研究
多传感器图像融合方法研究一、本文概述随着科技的不断进步，多传感器图像融合技术在众多领域，如军事侦察、无人驾驶、医疗诊断、环境监控等，均显示出巨大的应用潜力和价值。
该技术能够综合利用多种传感器获取的图像信息，通过一定的算法和处理手段，将各自独立的图像数据融合成一幅包含更多信息、更易于理解和分析的图像，从而显著提高图像的识别精度和解释能力。
本文旨在深入探讨多传感器图像融合方法的研究现状和发展趋势，分析不同融合策略的优势和局限性，并提出一种新型的多传感器图像融合算法。
通过对多源图像数据的预处理、特征提取、融合规则设计以及融合结果评价等关键步骤的研究，旨在提高图像融合的质量和效率，为相关领域的实际应用提供理论支持和技术指导。
本文首先对多传感器图像融合的基本概念、原理和应用背景进行简要介绍，为后续研究奠定基础。
然后，详细阐述现有的图像融合方法，包括基于像素的融合、基于特征的融合以及基于深度学习的融合等，并分析它们的优缺点和适用场景。
接着，本文提出了一种基于多尺度变换和稀疏表示的新型图像融合算法，该算法能够充分利用不同传感器图像的空间和频域信息，实现图像的高效融合。
通过实验验证和对比分析，证明了所提算法的有效性和优越性。
本文的研究成果不仅有助于推动多传感器图像融合技术的发展，还为相关领域提供了更为精准、高效的图像处理和分析工具，具有重要的理论价值和实践意义。
二、多传感器图像融合的基本原理多传感器图像融合是一种信息融合技术，它通过对来自不同传感器、不同时间或不同视角的图像信息进行整合，生成一幅包含更丰富、更准确信息的图像。
其基本原理主要基于信息冗余性、互补性和协同性。
信息冗余性指的是多个传感器在观测同一目标时，虽然各自获取的图像信息可能存在一定的差异，但这些信息中往往包含大量的冗余部分，即不同图像中都有关于同一目标的共同信息。
通过融合这些冗余信息，可以提高图像的可靠性和鲁棒性，减少因单一传感器故障或噪声干扰导致的错误。
基于多分辨率分析的多传感器遥感图像融合方法
Ａｂ ｔ ａｃ ｓ ｒ ｔ：Ａｎ ａｇ ｒｔｍ ｆｎ ｎ ｕ ａ ｌ ｄ ｃ ｎ ｏ ｒｅ ｒ ｎ ｆｒ ｂａ ｅ ｏ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｓ ｌｏｉ ｈ ｏ ｏ ｓ ｂｓ ｍｐ ｅ ｏ ｔ ｕ ｌ ｔｔａ ｓｏ ｍ ｓ ｄ ｆ ｒｒ ｍｏｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ ｗａ
ｔａ ｓｏ ｒ ｎ ｆｒ ｍ
多传感器遥感图像融合是将航空航天器上携带的多种不同传感器对同一区域所采集的空间分辨率 不同或光谱不同或时相不 同的多类 图像信息融合在一起 ， 并且利用它们在时空上 的相关性 以及在信息 熵上的互补性来获得更丰富 、 有用 、 可靠的信息， 是信息融合技术中的一个重要研究方向． 遥感 传 感器 中光 学 系统 的遥感 影像 的空 间分 辨率 和 光谱 分 辨 率 是一 对 矛 盾 的参 数 ， 般 无 法 同 时 一 提高． 多光谱成像仪的多光谱波段可以体现地物的光谱特性 ， 采集的多光谱 图像具有丰 富的光谱信息 ， 但是空间分辨率较低 ， 影像模糊 ； 全色波段的高分辨率 图像具有空间细节信息丰富的特点 ， 但是光谱信 息差 ． 进行 多分 辨率 分 析可 以获 得 较好 的 图像 细节 信 息 ， 此论 文 以 图像 的多 分 辨 率 分 析方 法 为基 而 因 础， 针对光谱信息的保 留和空间信息增强的一致性问题对遥感图像融合算法进行 了改进．
２１ ０ １年 ３月
安徽 大学学报 （ 自然ｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） ｏｒａ ｏ ｈ ｉ ｎ ｒ ｔ Ａ ｖ ｓｙ（ ａ ａ Ｓｉ ｃ ｄ ｉ ｕ ｅ ｔｎ
Ｍａ ｃ ０ １ ｒｈ ２ １ Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ２ １３ ．
采用不 同的融合规 则 ， 对高频分量采用 区域能量 的融合规 则 ， 使得融合 图像 的光谱 质量和空 间质量得 到
多传感器图像融合技术综述
多传感器图像融合技术综述一、本文概述随着科技的飞速发展，传感器技术在众多领域，如航空航天、医学影像、自动驾驶、安防监控等，发挥着越来越重要的作用。
其中，多传感器图像融合技术作为提升传感器信息利用效率、增强系统感知能力的关键技术，受到了广泛关注。
本文旨在综述多传感器图像融合技术的基本原理、发展历程、主要方法、应用领域以及未来发展趋势，以期为相关领域的研究人员和技术人员提供参考和借鉴。
本文首先简要介绍了多传感器图像融合技术的概念，阐述了其在不同领域的应用价值和意义。
接着，回顾了多传感器图像融合技术的发展历程，包括早期的简单图像叠加到现代的深度学习融合方法。
在此基础上，重点介绍了多传感器图像融合的主要方法，包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等，并分析了各种方法的优缺点和适用范围。
本文还探讨了多传感器图像融合技术在不同领域的应用案例，如医学影像分析、目标检测与跟踪、场景理解与重建等，展示了其在实际应用中的效果和价值。
展望了多传感器图像融合技术的未来发展趋势，包括新技术、新方法的引入以及跨学科、跨领域的融合应用等。
通过本文的综述，期望能够为多传感器图像融合技术的研究和应用提供有益的参考和启示，推动该领域的不断发展和进步。
二、多传感器图像融合技术概述多传感器图像融合技术是一种将来自不同传感器、不同时间或多视角的图像信息进行整合，以生成更为全面、准确和有用的信息的处理技术。
它融合了多种图像数据源的优点，旨在提高图像的质量、信息的完整性和可解释性。
这一技术广泛应用于军事侦察、医疗影像分析、遥感测绘、自动驾驶等多个领域。
图像融合的核心在于对多源图像中的互补和冗余信息进行合理的提取与融合。
这涉及到图像预处理、图像配准、特征提取、融合算法等多个环节。
预处理阶段主要是对图像进行去噪、增强等操作，以提高图像质量；图像配准则是将不同传感器或不同视角的图像进行空间对齐，为后续融合奠定基础；特征提取则是对图像中的重要信息进行提取，以便更好地进行融合；而融合算法则是整个技术的核心，其性能直接影响到最终融合图像的质量。
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势1. 引言1.1 引言多传感器图像融合技术是一种将来自不同传感器获取的信息进行整合和融合的技术，旨在提高图像质量、增强信息提取能力和减少误差。
在当代社会，传感器技术不断发展，不同类型的传感器可以获取不同维度和角度的信息，但单一传感器存在信息不完整、噪声干扰等问题。
多传感器图像融合技术应运而生，以整合各种传感器的信息，从而得到更加完整、精确的图像信息。
多传感器图像融合技术已经在各个领域得到广泛应用，如军事侦查、医学诊断、环境监测等。
通过将不同类型传感器的信息融合，可以提高目标检测的准确性、增强信息提取的效率、改善图像分析的质量等。
多传感器图像融合技术的发展也在不断推动各个领域的发展和进步。
在未来，随着传感器技术的不断创新和进步，多传感器图像融合技术将变得更加成熟和智能化。
其重要性将日益凸显，在各个领域都将发挥至关重要的作用。
多传感器图像融合技术也面临一些挑战，如多源信息融合、算法优化等问题，需要不断研究和探索解决方案。
通过持续的努力和创新，多传感器图像融合技术将迎来更加广阔的发展前景。
2. 正文2.1 多传感器图像融合技术概述多传感器图像融合技术是一种通过融合不同传感器获取的图像信息，从而提高图像质量和增强图像特征的技术。
传感器可以是光学传感器、红外传感器、雷达传感器等，每种传感器都有其特定的波长范围和特性。
通过将不同传感器获取的信息结合起来，可以获得更全面、更准确的图像信息。
多传感器图像融合技术主要包括数据融合和特征融合两种方法。
数据融合是指将不同传感器获取的原始数据进行融合处理，得到更完整的信息；特征融合则是在提取出的特征层面上进行融合，从而增强图像的识别和分析能力。
这种技术在军事、航天、医疗、环境监测等领域有着广泛的应用。
例如在军事领域，多传感器图像融合技术可以帮助军方进行目标识别和情报分析；在医疗领域，可以提高医学影像诊断的准确性。
随着人工智能和大数据技术的发展，多传感器图像融合技术也在不断进化。
多分辨率多传感器动态数据的融合和应用
（ ｐｔ Ｄｅ ．ｏｆＩ ｆ ｍ ａ ｉ ｎ Ｍ ｅ ｓ ｅ ｅ ｃ ｎ ｏｒ ｔｏ ａ ｕｒ ｍ ｎｔＴｅ ｈｎｏ ｏ ｎｄ Ｉ ｔ ｕｍｅｎ ｌ ｇｙ ａ ｎｓ ｒ ｔ，
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多 分 辨 率 多 传 感 器 动 态 数 据 的融 合 和 应 用
王 志 武 ， 丁 国 清 ， 颜 国正 ， 林 良 明
（ 海交通大学 信息检测技术与仪器系 ， 海 ２０３） 上 上 ０ ０ ０
摘 要 ：基 于 线 性 均 方 估 计 建 立 了 ｇ叉 树 的 多 尺 度 自 回 归 模 型 ． 模 型 应 用 于 分 布 式 多 分 辨 率 多 该
维普资讯
第 ３ ６卷 第 ７期
２０ ０ ２年 ７月
上
海
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ ． １ ３６ Ｎｏ． ７
Ｊ Ｏｕ ＲＮＡＬ ＨＡＮＧＨＡ Ｉ儿Ａ０Ｔ０ＮＧ ＮＩ ＥＲＳ ＴＹ ＯＦ Ｓ Ｕ Ｖ Ｉ
多传感器图像融合应用研究
多传感器图像融合应用研究作者：原野林宏韩晓静肖舟旻邢劭谦来源：《中国新通信》 2015年第18期原野林宏中国人民解放军61855 部队韩晓静中国人民解放军61741 部队肖舟旻中国人民解放军重庆通信学院邢劭谦中国人民解放军61855 部队【摘要】多传感器图像融合的应用表现在多个领域中，航空航天、军事、医疗，以及其他高新技术产业，图像融合条件下，多传感器能够将数字化信号反应在图像中，并把图像特征充分的发挥出来。
经多维度、多测度空间处理，多源信息图像的应用功能会愈加丰富、多样，不仅图像的信号层、像素层、特征层能够有机的融合在一起，其还会展现出不同种类、风格的融合图像。
【关键词】多传感器图像融合影响因素应用研究在光学、电子学、摄影技术，以及传感器技术、计算机技术的多重应用表现下，图像融合这一科研课题迅速发展起来。
传感器作为一种检测装置，在信息测量、信号编辑方面拥有强大的功能优势，它不但能在复杂环境下接收图像信号，还能将多重信号一一过滤、整合在一起，形成融合型图像。
一、传感器图像融合技术分类1、信号层。
传感器接收的是源信号，所以相对于信号层的图像融合，与其他种类相比，其图像质感、表现更好，因为首先信号的误差小、传感器信号处理能力强，微小、弱势的信号都可以被检测、处理到。
信号层信号会混有随机噪声影响，该信号在估量过程会发生阶段性改变，因此需要精准确定、对比信号频率才行。
2、像素层。
像素层图像代表的是不同程度的像素信息内容，与信号信息不同，它具有一定的特征性，多半以图像的形式展现出来。
为了让图像能够最真实、细腻的传输信号，传感器会依靠滤波功能，对同种像素级的图像信息源进行映射处理，以谋求图像信息源在融合后产生交互影响，进而的形成丰富多元的融合图像。
如果各传感器参加融合的图像具有不同分辨率，则需要在映射处理的基础上，对图像信号源进行细致、精密的对准和校对，从高到底像素级，一步步提取、融合图像信号源的各特征信息。
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（各向异性） 红外图像：空间分辨率低，混频 可见光图像：光谱丰富，高频多，低频少
图3.1 基于SGCT的红外与灰度可见光融合算 法框架
3.2 待融合图像
图3.4 融合实验比较
图3.5各融合算法检测到的高频细节边界区域
表3.1 第一组实验图像各算法融合效果评价，指标为 熵(H )、相关系数(CC)、平均梯度(G )、空间频率(SF)
合大量仿真实验，提出了多种图像融合算法。
引言
单传感器
多传感器
多传感器图像融合：相同场景图像信息进行多方向与
多层次综合处理
减少冗余性、模糊性的同时，具有更佳的互补性、可
理解性
能够结合传感器各自几何特征、光谱信息和空间分辨
率等成像特性，融合获得对该场景更丰富、更准确、 更可靠的图像描述。
基于对偶树复小波变换的多聚焦 图像融合
金字塔变换（LPT）：数据冗余、无方向性 离散小波变换：良好的时-频局部特性、非冗余性和方
向性，但平移不变性和方向选择性缺陷 复小波变换(CWT)：重构滤波器困难 对偶树复小波变换( DT-CWT )：良好的方向选择性 （6个方向）
图2.1 多聚焦图像融合框架
图3.26 实验图像各算法融合性能评价曲线
结论
多分辨率分析算法是图像融合的基础
融合规则是图像融合的核心
融合效果评价是图像融合的关键 本文将对偶树复小波变换、二代Curvelet变换等多分
辨率工具引入图像融合
Thank you for your attention!
图2.2 高频系数ห้องสมุดไป่ตู้合规则
图2.4灰度多聚焦图像融合实验
表2.1 各算法融合效果评价，评价指标为熵(H)、均方根 误差(RMSE)、平均梯度(G )、空间频率(SF)
基于二代Curvelet变换的红外与 可见光图像融合
小波变换(WT)：有限的方向性 Ridgelet变换：变化的带宽 width 和统一的长度length Curvelet变换：变化的带宽 width 和变化的长度 length
姓名：钱志欢 专业：光学工程
目录
摘要 引言 基于对偶树复小波变换的多聚焦图像融合 基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合 结论
摘要
本论文主要研究了基于多分辨率分析的多传感器图像
融合算法。 对偶树复小波变换 二代Curvelet变换
对多传感器图像融合算法进行深入、系统的研究，结