图像融合算法

图像融合技术有多种方法，大致可以概括为：颜色相关技术、数学运算和图像变换色彩技术：1)RGB色彩合成；2)HIS融合；算术技术：比率(Brovey)转换方法。该算法将多光谱图像的相应空间分解成颜色和亮度分量，并计算它们。布罗威图像融合后的三原色表示如下：红色通道层=潘*R/(红蓝)；绿色通道层=平面*图形/(矩形图形)；蓝色通道层=pan * b/(rgb)。图像变换：1)主成分分析变化法。在数据融合中，PC机通常采用两种方法。一种是用高分辨率图像代替多波段图像的第一主成分PC1第二种是将所有波段的多波段图像合成为电脑。第二种方法是在PC机后为多传感器图像数据的所有波段或单个遥感器的多波段数据生成一个图像文件，以减少数据的冗余。2)格兰姆施密特变换法是基于格兰姆施密特变换，它是线性代数和多元统计中常用的一种方法。它类似于p-c变换方法。它可以对矩阵或多维图像执行正交变换，以消除相关多光谱带之间的相关性。Gram _ schmdidt谱锐化方法可以通过正交化矩阵或多维图像来消除冗余信息。它与K _ L变换的区别在于， K_L变换的主分量比其他分量包含更多的信息。Gram_Schm idt变换产生正交分量，每个分量包含相似的信息。这种变换可用于锐化高分辨率的高光谱数据。首先，从低分辨率光谱带复制全色波段。接着，对全色波段和光谱波段进行gram _ schmdt变换，其中全色波段作为第一波段；然后用经gram _ schmdt变换的第一个波段代替高空间分辨率的全色波段；最后，应用克莱姆-施密特逆变换形成泛锐化谱带。3)小波变换；一般来说，遥感图像信息融合的过程分为三个层次，即预处理、信息融合和应用层，如图1所示。像素级融合的优势在于它可以保留尽可能多的原始数据，并提供其他融合级别无法或难以提供的细微信息。主要限制是：处理大量数据和较差的实时性能。数据流量大，抗干扰能力弱。配准精度要求高，并且只能融合相同类型(质量)传感器的图像。为了克服低层融合传感器原始信息的不确定性、不稳定性和不完整性，在融合过程中需要有较高的纠错能力。小波变换增强结果容易出现分块效应，全色图像的细节信息在一定程度上丢失。IHS转换IHS变换会扭曲原始光谱特征，导致光谱退化，并且容易扭曲光谱特征。像素级融合的优势在于尽可能多地保留原始数据，并提供其他融合级别无法或难以提供的细微信息。主要限制是(1)处理的数据量大，实时性差，(2)数据流量大，抗干扰能力弱，(3)配准精度要求高，只能融合同类型(质量)传感器的图像，(4)为了克服低级融合传感器原始信息的不确定性、不稳定性和不完整性，在融合过程中必须提供高纠错能力。1.融合算法1。IHS转换与HSV变换相似，本文中IHS变换的融合图像如图3.5所示。具体步骤如下：(1)获取多光谱图像的信息，并用RGB系统表示多光谱图像；(2)根据等式(3-2)、(3-3)和(3-4)的RGB-HIS变换；国际关系V1=* G (3-2)V2 0 BH=(3-3)S=(3-4)(3)从变换后的图像中分离出I、H和S分量，并将高分辨率图像拉伸到I分量的灰度范围；(4)使用拉伸图像的带代替I分量，并且通过使用等式(3-5)执行IHS逆变换以最终获得融合图像。国际康复会G=* v1 (3-5)B 0 v22.brovey变换方法：该方法融合结果的波段相关性为b4.小波变换：频域融合比时域融合更有效。传统的融合方法大多是在时域对图像进行算术运算，而没有考虑频域。小波变换可以实现两者的同步和频域的正交化1。当使用四种变换时，小波变换能更好地表示地面细节，但计算量大，不便于实