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基于多光谱图像超分辨率技术的遥感图像融合

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简介:
本研究聚焦于提升遥感图像质量,采用先进的多光谱图像超分辨率技术进行图像融合,以实现高空间分辨率与高光谱信息的完美结合。 传统遥感图像融合方法未能充分利用低分辨率多光谱图像的空间细节信息。为此,本段落提出了一种基于超分辨率处理的遥感图像融合技术,旨在提升低分辨率多光谱图像的空间质量同时保留其光谱特性。具体而言,通过稀疏表示的方法对原始低分辨多光谱影像进行增强处理;然后利用小波变换将亮度分量Y从经过超分辨率处理后的多光谱图与全色图像相融合;最后通过逆向的YUV转换获得最终的融合结果。 实验在真实遥感数据上验证了该方法的有效性,显示其能够显著提高融合后影像的空间细节表现力,并且不会影响到原始的光谱特征。对比分析进一步证实了所提方案的优势所在。

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    本研究聚焦于提升遥感图像质量,采用先进的多光谱图像超分辨率技术进行图像融合,以实现高空间分辨率与高光谱信息的完美结合。 传统遥感图像融合方法未能充分利用低分辨率多光谱图像的空间细节信息。为此,本段落提出了一种基于超分辨率处理的遥感图像融合技术,旨在提升低分辨率多光谱图像的空间质量同时保留其光谱特性。具体而言,通过稀疏表示的方法对原始低分辨多光谱影像进行增强处理;然后利用小波变换将亮度分量Y从经过超分辨率处理后的多光谱图与全色图像相融合;最后通过逆向的YUV转换获得最终的融合结果。 实验在真实遥感数据上验证了该方法的有效性,显示其能够显著提高融合后影像的空间细节表现力,并且不会影响到原始的光谱特征。对比分析进一步证实了所提方案的优势所在。
  • Matlab中数据代码-SupReME:实现单传
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    SupReME是专为MATLAB设计的数据融合工具,用于处理来自单一传感器的多光谱和多分辨率图像,以提高空间分辨率并增强细节。 数据融合MATLAB代码用于处理来自单个传感器的多光谱多分辨率图像以实现超分辨率技术,作者为何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯(Jose Bioucas-Dias),版权所有2017年:苏黎世联邦理工学院和里斯本大学。版本变化0.1,首次发布。 重要提示:如果您使用此软件,则应在任何所得的出版物中引用以下内容: [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor, C.Lanaras, J.Bioucas-Dias, E.Baltsavias, K.Schindler. CVPRW,Honolulu,USA,July2017。 该代码是作者对文献[1]的实现,使用MATLAB编写。包含以下文件: - apexSample.mat:模拟Sentinel-2响应的APEX图像示例。 - ms_fusion_apex.m:执行SupReME演示脚本。 - ./functions: 所有必要的函数 - 许可证:代码的GPL许可证 注释与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准。
  • Matlab数据代码-FuVarRelease: IEEETIP2020论文研究相关代码...
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    简介:本项目提供了用于实现IEEE TIP 2020论文中提出的超光谱和多光谱图像融合中超分辨率技术的Matlab代码,支持数据融合研究。 数据融合的MATLAB代码针对超光谱与多光谱图像的超分辨率处理,能够反映季节性光谱变化特性。此软件包包含作者对相关论文实现的内容。 大多数高光谱(HS)和多光谱(MS)图像融合模型假设这两类图像是在同一条件下采集到的。因此,在不同时间获取这些图像时,由于季节或拍摄条件的变化(例如光照、大气状况等),通常会对算法性能产生不利影响。为此,我们在本工作中提出了一种更为灵活的模型,能够考虑这种变化性,并在观察到显著差异的情况下依然保持良好的表现。 该代码使用MATLAB编写,包含以下文件和脚本: - example1.m:用于演示比较不同算法效果(基于合成图像) - example2.m:同样为算法对比提供示例脚本(巴黎图片为例) - example3.m:另一组针对特定场景的测试案例(太浩湖图像使用中) - example4.m:进一步展示模型性能的不同情形(IvanpahPlaya图象) 此外,软件包结构还包括: ./FuVar/ - 包含与FuVar算法相关的MATLAB文件 ./utils/ - 提供有用的功能、指标及其他方法 ./DATA/ - 存放示例中使用的数据文件 重要提示:如果您使用此代码,请在任何最终发表的文献或出版物中标注引用以下内容: [1] Super-Resolution for Hyp
  • FSDAF_FAST.rar_fsdaf_fusion_处理_
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    本资源包提供了一套关于图像处理和遥感图像融合技术的实用工具与文档,特别聚焦于快速融合算法(FSDAF),适用于科研与工程应用。 图像融合技术应用于遥感图像的处理以及时空数据的整合。
  • ENVI数据拼接
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    本研究探讨了利用ENVI软件进行多光谱遥感数据图像拼接的技术方法,旨在提高影像处理效率和质量。 可用于ENVI或其他遥感数字图像处理软件的多光谱图像拼接数据。
  • _Python__重建与恢复
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    本项目利用Python实现图像超分辨率技术,旨在通过算法增强图像细节和清晰度,进行高效的图像重建与超分辨率恢复。 基于深度学习的图像超分辨率重建流程如下:首先获取一组原始图像Image1;然后将这些图片降低分辨率生成另一组图像Image2;接着利用各种神经网络结构将Image2恢复为高分辨率的Image3,使其与Image1具有相同的分辨率;再通过PSNR等方法比较Image1和Image3的效果,并根据效果调整神经网络中的节点和参数;最后重复以上步骤直至结果满意。
  • 特征研究
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    本研究聚焦于提升高光谱遥感图像分类精度,通过创新性地融合多种特征,探索高效的分类算法和模型优化策略。 遥感图像分类在遥感研究领域具有重要意义。本段落提出了一种基于多特征融合的高光谱遥感分类方法,旨在提高其分类精度。该方法结合了空间、光谱及纹理等不同类型的特征,并采用AdaBoost集成算法进行最终分类。 首先,通过主成分分析(PCA)对原始数据进行降维处理并提取图像的纹理和直方图特征;随后将这些特征归一化以确保一致性与可比性。在此基础上使用AdaBoost方法提高分类精度。实验结果显示,在多特征融合策略下获得的分类结果优于单一特征的应用,证明了该方法的有效性和优越性。 这一研究不仅展示了如何利用多种类型的信息来改进高光谱图像识别技术,并且为未来探索更多高级集成学习算法提供了方向和可能性。
  • Python.zip
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    本项目为一个利用Python实现的图像超分辨率解决方案,通过深度学习模型将低分辨率图片转换为高分辨率版本。代码和详细文档可供研究者参考使用。 本实验所需的资源包括设计报告的Word文档以及项目源码。开发过程中使用了“Microsoft Visual Studio”、“VS Tools for AI”等组件,并涉及到了“TensorFlow”、“NumPy”、“scipy.misc”、“PIL.image”等多个框架和库,其中,“scipy.misc”与“PIL.image”用于图像处理功能。“NVIDIA GPU”的驱动程序、CUDA以及cuDNN也是本实验的重要组成部分。详细的环境配置方法可以在“VS Tools for AI”的官方文档中找到。 在完成上述准备工作后,请打开“Microsoft Visual Studio”,这里我们使用的是2017版本的软件。接下来,点击菜单栏中的“文件”、“新建”、“项目”。然后,在弹出窗口的左侧列表中选择“AI工具”,并从中挑选“通用Python应用程序”选项进行创建。将新项目的名称设置为“image-super-resolution”,完成以上步骤后,单击确认按钮以建立项目。 最后,请双击刚刚生成的文件 “image-super-resolution.sln” 来进入开发环境开始实验工作。
  • 稀疏表示.md
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    本文探讨了利用稀疏表示方法进行多光谱图像融合的技术。通过优化算法实现信息的有效整合与增强,提升图像质量和细节表现,为遥感和医学影像分析等领域提供新思路。 【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合 本段落主要讨论了基于稀疏表示的多光谱图像融合方法。通过利用不同波段图像的特点,结合稀疏编码理论,可以有效地增强目标区域的信息,并提高视觉效果。实验结果表明,该方法在多种应用场景中表现出色。 关键词:图像融合;稀疏表示;多光谱 --- 以上内容是对原文主旨的概括性描述,没有包含任何联系方式或链接信息。
  • 相似性方法
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    本研究提出一种新颖的方法,利用高光谱图像中像素间的光谱相似性进行超分辨率重建。通过增强空间和光谱信息,显著提升图像细节与质量,为遥感、医疗成像等领域提供有力支持。 基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法是一种用于提升高光谱遥感图像空间分辨率的技术。该技术结合了成像技术和光谱分析方法,能够获取从紫外到远红外区域的电磁波数据,并生成包含丰富信息的窄带连续光谱图像。这种技术常被应用于监测植被、土壤湿度、矿物分布及环境污染等场景。 在处理高光谱图像的过程中,超分辨率重建是指通过低分辨率图来构建出高质量高空间分辨力的新图的过程。对于这类图像而言,除了提高其物理尺寸外,还需保证每个像素点所携带的光谱信息准确无误。这是因为不同的物质如植物种类和矿物成分等可以通过它们独特的光谱特征加以区分。 该算法利用了像元间普遍存在的相似性来优化重建效果。通过将这种光谱上的相近关系作为约束条件,并结合主成分分析(PCA)技术降低数据维度,从而提高计算效率的同时保证图像的分辨率与质量不受影响。 具体而言,首先应用结构自相似性的概念提升空间细节;其次利用PCA减少波段数量以加速处理流程;最后基于像元间的光谱一致性构建算法约束项来确保重建结果的真实性和精确性。实验结果显示该方法在提高图像质量和保持原始光谱信息方面优于传统的双三次插值和SRSM等传统技术。 此外,这项创新不仅提高了单个通道的超分辨率能力,并且成功扩展到了处理数百乃至上千波段的数据集上,在保证运算效率的同时实现了高精度重建结果。因此它具有广泛的应用前景,尤其是在环境监测、资源勘探、农业评估以及军事侦察等领域中展现出巨大潜力和价值。 该研究得到了国家自然科学基金(***)及科技支撑计划项目的资金支持(201),为深入探讨与应用推广奠定了坚实基础。