一种基于分类的融合算法

被引：6

作者：

焦子锑

李小文

王锦地

阎广建

不详

机构：

[1] 北京师范大学资源与环境科学系遥感与GIS研究中心

[2] 北京师范大学资源与环境科学系遥感与GIS研究中心北京

[3] 北京

[4] 波士顿大学地理系与遥感中心

[5] 波士顿MA

来源：

中国图象图形学报 | 2002年 / 08期

基金：

高等学校骨干教师资助计划;

关键词：

图象融合; 分类; HIS变换; 先验知识; 图象处理;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

提出了一种基于分类的融合算法 ,可用于融合低分辨率多光谱影像和配准的高分辨率全色波段影像 .算法的主要步骤如下 :(1)将 1m高分辨率全色波段影像和 4 m低分辨率多光谱影像进行几何配准 ;(2 )采用监督或非监督分类算法对高分辨率影像和配准的多光谱影像进行统一分类 ;(3)根据每一类所对应的高分辨率全色波段影像直方图和相应的空间关系 ,对配准后单个波段的多光谱影像进行调整 .(4)采用柱状坐标系对调整后的多谱影像进行 HIS(Hue,Intensity,Saturation)变换 ,并反变换至 RGB(red,green,blue)彩色空间 ,从而得到融合影像 .以天安门附近 10 0× 10 0大小 IKONOS的 1m高分辨率全色波段影像和 4 m多光谱影像为例 ,对融合算法进行了验证 .实验结果表明 :(1)此算法可以融合分类信息、全色波段的高分辨率信息和多光谱波段的光谱信息 ,突出分类信息作为先验知识的重要性 [1 ] ;(2 )在精确分类的基础上 ,可部分消除目标物边界的假彩色现象 ,有较好的目视判读效果 ;(3)对融合过程中 ,先验知识与空间关系的加入作了一些有益的尝试 .

引用

页码：27 / 31+121

页数：6

共 3 条

[1] 小波变换用于高分辨率全色影像与多光谱影像的融合研究 [J].

李军 ;

周月琴 ;

李德仁 .

遥感学报, 1999, (02) :33-38+81

[2]

遥感信息机理研究[M]. 科学出版社 , 陈述彭等主编, 1998

[3]

On utilization of a priori knowledge in inversion of remote sensing models[J] . Xiaowen Li,Jindi Wang,Baoxin Hu,Alan H. Strahler.Science in China Series D: Earth Sciences . 1998 (6)

← 1 →