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自适应高斯滤波与SFIM模型相结合的全色多光谱影像融合方法 被引量：20
1
作者 王密 何鲁晓 +1 位作者 程宇峰 常学立 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期82-90,共9页
全色-多光谱影像融合技术可以显著提高遥感影像的地物判别能力,但是空间信息融入度与光谱信息保真度是相互矛盾的一组性质,一般方法往往无法平衡这两方面。SFIM算法具有良好的光谱信息保持能力,但是其空间信息融入度较差,影响了整体的... 全色-多光谱影像融合技术可以显著提高遥感影像的地物判别能力,但是空间信息融入度与光谱信息保真度是相互矛盾的一组性质,一般方法往往无法平衡这两方面。SFIM算法具有良好的光谱信息保持能力,但是其空间信息融入度较差,影响了整体的融合效果。为此,本文分析了SFIM模型的原理与特点,提出一种自适应高斯滤波与SFIM模型相结合的全色多光谱影像融合方法(AGSFIM)。以均值调整后的多光谱整体平均梯度为标准来计算高斯滤波的最优参数,将下采样全色影像的清晰度调整至同样水平,以保证融合结果的空间信息融入度与光谱信息保真度之间的平衡。利用6种融合算法对"北京二号"(Beijing-2)、"资源三号"02星(ZY-3 02)数据进行对比试验,表明在良好的光谱保持能力的前提下,改进方法可以有效克服SFIM算法空间信息融入不足的缺点。 展开更多
关键词 自适应 高斯滤波 影像融合 sfim模型
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一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法 被引量：8
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作者 何贵青 齐敏 +2 位作者 赵海涛 魏梦绮 郝重阳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期41-46,共6页
提出了一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法,利用SFIM模型的光谱保持优势,在IHS变换的基础上,只对与光谱特性不相关的I分量进行SFIM运算,理论分析和实验结果表明该算法既能显著保持光谱特性,又不存在频率分解和重建过程,同时有效融入... 提出了一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法,利用SFIM模型的光谱保持优势,在IHS变换的基础上,只对与光谱特性不相关的I分量进行SFIM运算,理论分析和实验结果表明该算法既能显著保持光谱特性,又不存在频率分解和重建过程,同时有效融入了空间细节信息,计算简洁、实时性好,融合性能高效、高速,对于光照条件与物理特性相似的图像及需要快速交互处理和实时可视化的融合系统具有良好的启发意义和实用价值。 展开更多
关键词 图像融合 sfim(Smoothing Filter—based INTENSITY Modulation) IHS(Intensity HUE Saturation)变换
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考虑局部方差互信息和梯度一致性的改进SFIM遥感图像融合方法 被引量：2
3
作者 王淑香 金飞 +2 位作者 林雨准 左溪冰 刘潇 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期693-708,共16页
全色图像和多光谱图像由于光谱和空间尺度上的差异,融合结果容易出现光谱失真或空间失真。如何同时实现两个尺度上的对齐,是提高融合效果的关键。传统的SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)遥感图像融合方法可以保证光... 全色图像和多光谱图像由于光谱和空间尺度上的差异,融合结果容易出现光谱失真或空间失真。如何同时实现两个尺度上的对齐,是提高融合效果的关键。传统的SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)遥感图像融合方法可以保证光谱尺度上的一致,但在衡量空间尺度一致上还不够精确。针对此问题,本文提出了一种基于局部方差互信息的空间尺度对齐方法,并在平均梯度一致性的约束下进一步改进SFIM方法。该方法首先对多光谱各波段线性拟合生成多光谱强度图像,并对高分辨率全色图像进行高斯低通滤波,改变滤波参数循环计算2幅图像的局部方差图像间的互信息,当互信息最大时,高斯滤波参数为最佳滤波估计参数;然后,用该高斯滤波器卷积高分辨率全色图像,得到与多光谱图像空间尺度一致的低分辨率全色图像;之后,高低分辨率全色图像间比值处理得到细节图像,以高分辨率全色图像平均梯度为基准,引入调节系数控制细节图像的注入量;最后,细节图像、调节系数与多光谱图像相乘得到融合图像。为验证本文方法的有效性,在IKONOS和Quickbird两种数据集的植被区、建筑区和混合区3个不同场景六组图像开展融合实验。实验结果表明,对于KONOS数据,本文方法3组实验在光谱保持指标SAM上均位于第二,信息量EN有2组第一,对于Quickbird数据,本文方法3组实验在SAM、EN和AG3个指标上均为最优,具有较好的光谱保持能力和信息丰富程度;空间信息保持指标SCC值虽非最佳,但与SCC值最佳的AGSFIM方法相比,4组实验的SAM、EN和AG这3个指标整体明显优于对方,而与SCC值相近的GSA或SFIM方法对比,本文方法在6组实验中其他3个指标的也均优于对方,平均提升了13.39%、39.52%和34.03%。同时,本文方法在目视效果上也有较为不错的表现,融合真彩色图像与原始真图像彩色差异较小,图像清晰度基本近似全色图像。融合场景方面,本文方法对于植被为主或混合区域,光谱保持优势明显,图像信息量较为丰富;以建筑为主的场景,融合结果的光谱、信息的丰富程度和清晰度也具有不错效果。 展开更多
关键词 局部方差图像 互信息 高斯滤波 平均梯度 细节注入 sfim模型 遥感 图像融合
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铁矿粉中全铁含量的SFIM-RFR高光谱预测模型 被引量：7
4
作者 高伟 杨可明 +2 位作者 李孟倩 李艳茹 韩倩倩 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2546-2551,共6页
铁矿是全球储量最高的金属矿产之一。全铁含量是评价铁矿石、铁矿粉品质的重要指标,在铁矿开采、矿石精选、矿粉冶炼等生产环节中有特殊意义。传统的铁矿粉全铁含量化学分析方法存在耗时久、操作复杂、污染严重等缺点,因此,探寻一种快... 铁矿是全球储量最高的金属矿产之一。全铁含量是评价铁矿石、铁矿粉品质的重要指标,在铁矿开采、矿石精选、矿粉冶炼等生产环节中有特殊意义。传统的铁矿粉全铁含量化学分析方法存在耗时久、操作复杂、污染严重等缺点,因此,探寻一种快速、有效、无污染的检测方法越来越成为矿山环境的研究热点。高光谱技术具有光谱分辨率高、曲线连续、无损伤、无污染、可对物质特征或成分进行精确探测等特点。使用铁矿粉高光谱数据,通过建立用于光谱特征筛选的光谱特征重要性评分(SFIM)指标,并结合随机森林回归(RFR)方法构建铁矿粉全铁含量预测的SFIM-RFR模型。以河北省阳原县三义庄铁矿为研究区,于2018年11月与2019年3月在研究区收集铁精粉、铁尾砂原料,分别制作第一批次的训练组和验证组铁矿粉试样以及第二批次的二次验证组铁矿粉试样,并使用ASD Field Spec4型光谱仪测量试样的光谱反射率;然后使用第一批次的训练组光谱数据训练SFIM-RFR模型,对第一批次的验证组样本的全铁含量进行预测,同时采用常规RFR、线性回归(LR)预测模型来对比分析铁矿粉样本全铁含量预测结果;最后使用二次验证组光谱数据检验多模型鲁棒性。结果表明:SFIM-RFR, RFR和LR模型全铁含量预测结果与2018年11月采集的验证组样本全铁含量真实值的确定系数(R-Square)分别为0.991 8, 0.988 4和0.898 7,均方根误差(RMSE)分别为0.016 9, 0.020 1和0.059 6,多模型预测效果总体较好, SFIM-RFR模型预测结果误差最小,说明了SFIM-RFR模型用于预测铁矿粉中全铁含量的可行性和有效性,且SFIM-RFR模型预测效果优于常规的预测模型;SFIM-RFR, RFR和LR模型全铁含量预测结果与2019年3月采集的二次验证组样本全铁含量真实值的R-square分别为0.976 8, 0.974 5和0.914 0, RMSE分别为0.034 6, 0.036 2和0.071 9,证明了SFIM-RFR模型的预测效果较为理想且鲁棒性很强。 展开更多
关键词 高光谱 铁矿粉全铁含量 预测模型 光谱特征重要性评分 随机森林回归
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