多源图像融合课件.ppt

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1、多源图像融合主要内容目的与意义图像融合的分类及模型像素级图像融合处理参考文献融合结果演示目的与意义信息互补：各种单一传感器获取的影像数据在几何、光谱和空间分辨率等方面存在一定的局限性和差异性，影像融合可以提取各自通道的信息，综合成统一图像进行处理。提高空间分辨率：如高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像融合。增强目标特征：如SAR影像与可见光影像的融合，增强硬目标的可分辨能力。提高分类精度：影像融合可以提供相互补充的信息来对地面物体进行分类和解析。图像融合的分类及模型图像融合的分类像素级：最低层次，对配准后

2、的图像数据直接融合，保持尽可能多的原始数据信息，具有最高精度；特征级：中间层次，不把每个像素孤立看待，对遥感数据提取特征，产生特征矢量，对特征矢量进行融合，利用融合特征矢量进行属性说明；决策级：最高层次，首先对遥感数据进行特征提取和属性说明，然后对其结果加以融合，得到目标或环境的融合属性说明。图像融合的一般模型三种融合框架的特点三种融合框架对应的融合方法像素级图像融合处理三个核心步骤：影像预处理、影像融合和融合评价。IHS变换融合法颜色空间：RGB颜色空间，面向硬件，三分量之间具有很强相关性；IHS颜色空间，

3、即亮度(I)、色度(H)、饱和度(S)，三分量之间互不相关，因此对某一分量的处理不会影响到其它分量。而三分量中，以亮度分量最为重要。PCA(主分量分析)变换融合法在PCA变换中，一般采用自相关矩阵代替协方差矩阵。PCA算法的性质PCA融合的流程PCA融合流程图小波变换融合算法IHS+小波变换融合算法IHS+小波融合算法流程PCA+小波变换融合算法影像融合定量评价影像融合定量评价影像融合定量评价比较新的融合算法基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法;基于双树复小波变换的图像融合方法;基于模型的图像融

4、合方法;独立分量分析(ICA)图像融合方法;….参考文献多传感器图像融合技术综述.Acomparativeanalysisofimagefusionmethods.Anewintensity-hue-saturationfusionapproachtoimagefusionwithatradeoffparameter.AdaptiveImageFusionAlgorithmofSARCCDImagesBasedonWaveletTransform.BestTradeoffforHigh-ResolutionI

5、mageFusiontoPreserveSpatialDetailsandMinimizeColorDistortion.Context-drivenfusionofhighspatialandspectralresolutionimagesbasedonoversampledmultiresolutionanalysis.FusionofmultispectralandpanchromaticimagesusingimprovedIHSandPCAmergersbasedonwaveletdecomposi

6、tion.FusionofMultispectralandPanchromaticImagesUsingtheInductionScalingTechnique.参考文献InvestigationoftheDual-TreeComplexandShift-InvariantDiscreteWaveletTransformsonQuickbirdImageFusion.Model-BasedSatelliteImageFusion.Multi-bandSARImagesFusionUsingtheEMAlgor

7、ithminContourletDomain.MultifocusHolographic3-DImageFusionUsingIndependentComponentAnalysis.Multiresolutionfusionofmultispectralandpanchromaticimagesthroughthecurvelettransform.Multiresolution-basedimagefusionwithadditivewaveletdecomposition.RemoteSensingIm

8、ageFusionUsingMultiscaleMappedLS-SVM.Region-BasedMultimodalImageFusionUsingICABases.ThankYou！