遥感影像融合的方法有哪些

Ø  多种名称，常见的有

¯  图像复合（Image Fusion)

¯  影像融合(Image  Merging)、

¯  数据复合(Data Fusion)、

¯  数据综合(Data Integration)、

¯  影像综合(Image  Integration)、

¯  信息复合(Information  Combination)

Ø  目的：把那些在空间和时间上冗余或互补的多源数据，按照一定的规则进行运算处理，获得比任何一种数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像

¯  空间分辨率的提高

¯  目标特征增强

¯  提高分类精度

¯  信息互补

图像融合的流程

图像融合的层次

Ø  像元级             

     线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小波变换融合算法等

Ø  特征级

          Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等

Ø  决策级

     贝叶斯估计法；专家系统；神经网络法；模糊集理论；可靠性理论以及逻辑模板法等      

遥感数据融合方法介绍

Ø  像素级融合是最低层次的图像融合

Ø  它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像

Ø  融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节信息，直接服务于目视解译，自动分类

遥感数据融合方法介绍

Ø  像素级融合方法

¯  代数法

¯  分量替换法

¯  基于彩色空间变换的影像融合法

¯  基于主成分分析的影像融合法

¯  基于高通滤波影像融合法

¯  基于小波变换影像融合法

¯  基于小波的HIS影像融合