遥感影像综合评价与自适应复原方法研究_王荣彬

遥感影像融合评价方法1. 融合数据实验采用了北京1号32米多光谱数据（绿波段：523nm-605nm ；红波段：630nm-690nm ；近红外波段：774nm-900nm ）和CBERS 全色2.36米数据（波段范围：500-800nm ）。

2. 配准方法本次实验采用二次多项式法进行配准，选择20个控制点，配准精度达到0.266像素3. 融合方法原理目前遥感领域常用的影像融合方法有：比值变换（Brovey ）融合、乘积变换（Multiplicative ）融合、主分量变换（Principal Component ）融合、小波变换（Wavelet ）融合等多种方法。

主分量变换融合是将多光谱影像各波段的相同信息变换为第一主分量，各波段的独有信息被分配到其他波段，然后将高分辨率图像拉伸至与主分量有相近的均值和方差，最后将高分辨率图像替换主成分第一分量进行主分量逆变换完成图像融合。

乘积变换融合也是一种比较简单的融合方法，其方法即将两幅影像（多光谱和高分辨率影像）的对应像素相乘，得到最终的融合影像。

公式为：newBn D B n _=⨯公式中变量含义与上个公式相同。

该变换得到的结果使融合后图像的亮度值显著提高，但不受波段个数的限制。

Brovey 融合是较为简单实用的一种融合方法，其原理是将原有多光谱波段进行归一化处理之后与全色波段相乘得到新的融合波段，公式如下：[]new B D B B B B n _/1211=⨯+++[]new Bn D B B B Bn n _/21=⨯+++其中Bn (n=1,2,3…)为多光谱波段，D 为高分辨率波段，Bn_new 为融合后波段。

对RGB 影像来说，比值变换融合只能用三个波段多光谱影像与高分辨率影像进行融合，因此受一定限制。

小波变换融合是将多光谱影像的各波段和高分辨率影像均进行小波分解，得到LL （低频部分），HL （水平方向的小波系数），LH （垂直方向的小波系数）和HH （对角方向的小波系数），然后根据具体需要和保持多光谱色调的程度，将分解后的两影像LL 、HL 、LH 、HH 部分分别融合，最后将融合后的LL ，HL ，LH 和HH 反变换重建影像，达到影像融合的目的。

基于融合技术的遥感图像边缘检测算法
陈喜林
【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(38)5
【摘要】为准确提取遥感图像边缘,研究一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法,考虑到遥感图像中存在乘性噪声,该算法基于自适应滤波器的遥感图像去噪算法,通过自适应滤波器有效去除遥感图像中噪声点;对去噪后的遥感图像,再基于融合技术的遥感图像边缘检测算法,通过滑动窗口技术、模糊增强方法增强去噪后遥感图像边缘,采用模糊形态学算法检测遥感图像边缘。

实验结果显示,所提算法去噪后的遥感图像信噪比、峰值信噪比较高,去噪效果极好;边缘检测结果与遥感图像实际边缘位置之间误差较小,检测精度较高,且遥感图像数量的增多,对该算法的检测速度不存在显著的负面影响。

【总页数】6页(P17-21)
【作者】陈喜林
【作者单位】罗定职业技术学院教育系
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法
2.基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法
3.基于双搜索蜂群算法的四元数彩色遥感图像边缘检测
4.基于动态分
块阈值去噪和改进的GDNI边缘连接的溢油遥感图像的边缘检测算法5.基于多方向模糊形态学的彩色遥感图像边缘检测算法
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基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法摘要：本文提出了一种基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法。

该算法首先对图像进行噪声判别，然后根据噪声强度的不同采用不同的平滑滤波器，以达到最佳的去噪效果。

接着，利用MTFC算法对图像进行分块处理，通过计算分块内像素点的局部方差，得到分块内噪声强度的估计值，并根据估计值对每个分块内的像素点进行自适应平滑处理。

实验结果表明，该算法在去除噪声的同时保留了边缘信息和细节特征，具有较好的复原效果。

关键词：遥感图像；噪声判别；平滑滤波器；MTFC算法；自适应平滑处理。

一、引言遥感图像是以空间电磁波辐射作为信息采集源的一种特殊的数字图像。

由于遥感图像拍摄过程中存在的种种干扰因素，如云层、大气、地形、降水等，使得遥感图像的质量往往无法达到理想状态，因此必须对其进行复原处理，以便更好地应用到各种领域中。

传统的图像复原算法有均值滤波法、中值滤波法、高斯滤波法等，但它们对于不同强度的噪声处理效果存在一定局限性。

二、算法原理本文提出的自适应MTFC遥感图像复原算法主要有以下几个步骤：1. 噪声判别：通过计算图像灰度值的标准差来估计噪声强度，如果噪声强度小于一个预设的阈值，则采用中值滤波器进行平滑处理，否则采用高斯滤波器或双边滤波器进行平滑处理。

2. MTFC分块处理：将图像分成若干个小块，并对每个分块进行变换域分析，得到每个分块内像素值的方差。

3.噪声强度估计：根据每个分块内像素点的局部方差，得到分块内噪声强度的估计值。

4.自适应平滑处理：根据估计值对每个分块内的像素点进行自适应平滑处理，以达到最佳的去噪和保留细节特征的效果。

三、实验结果本文在现有的四幅遥感图像上进行了实验，比较了本算法与传统的高斯滤波法、双边滤波法以及MTFC算法的复原效果。

实验使用的评价指标有峰值信噪比(PSNR)、平均结构相似性(MSSIM)、主观视觉效果等。

实验结果表明，本算法在不同强度的噪声下都能够较好地去除噪声，同时保留了边缘信息和细节特征。

• 多源遥感数据的融合：目前研究主要集中在单一类型的遥感数据融合，未来可 以开展多源遥感数据的融合研究，如光学、雷达、红外等不同类型数据的融合 ，提高遥感监测的全面性和准确性。
• 语义理解和目标识别：结合深度学习和遥感图像处理技术，未来可以开展面向 遥感图像的语义理解和目标识别研究，实现对地物目标的自动识别和分类，为 遥感监测提供更多智能化应用。
ABCD
长短期记忆网络（LSTM）
通过引入记忆单元解决RNN在处理长序列时的 梯度消失问题。
循环神经网络的应用
文本生成、语音识别、情感分析等。
03
基于深度学习的遥感图像融合 方法
基于卷积神经网络的遥感图像融合方法
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，可以自动提取 图像的特征。在遥感图像融合中，可以利用CNN对多源遥感 图像进行特征提取和融合，提高融合图像的质量。
RNN可以通过捕捉序列数据中的时间依赖性信息，对时序遥感图像进行有效的特征提取和融合。同时，RNN还可以通过长短 期记忆（LSTM）等改进技术，解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸等问题。
基于生成对抗网络的遥感图像融合方法
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习算法，可以生成新的数据样本。在遥感图像融合中，可以利用 GAN生成新的融合图像，提高融合图像的多样性和丰富性。
池化层
对卷积层的输出进行降采样， 减少参数数量并提高特征的鲁 棒性。
全连接层
用于对特征进行分类或回归预 测。
卷积神经网络的应用
图像识别、目标检测、语义分 割等。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
循环神经网络
序列建模
RNN能够处理序列数据，如文本、语音和时间 序列等。
门控循环单元（GRU）

色彩空间变换
将图像从一种色彩空间转换到另一种 色彩空间，以便更好地利用色彩信息 进行增强。
空间分辨率增强
超分辨率重建
利用多幅低分辨率图像，通过算法重建出高分辨率图像，提高图 像的细节表现能力。
锐化滤波器
通过设计特定的滤波器，对图像进行卷积运算，突出图像中的边缘 和细节信息。
多尺度分析
将图像在不同尺度上进行分解，提取不同尺度的特征信息，再将这 些信息融合，实现空间分辨率的增强。
拉伸，以增强局部对比度。
对比度受限的自适应直方图均衡化
03
在自适应直方图均衡化的基础上，限制过度的对比度增强，以
避免噪声和细节的丢失。
色彩增强
色彩映射
色彩饱和度和亮度调整
通过改变图像中像素的颜色值，使其 更符合人类的视觉感知，提高图像的 可视化效果。
通过调整色彩的饱和度和亮度，使图 像更加鲜艳、生动。
遥感制图第四章遥 感影像图的增强、 复原与融合
contents
目录
• 遥感影像图增强 • 遥感影像图复原 • 遥感影像图融合 • 遥感影像图的应用
01
遥感影像图增强
对比度增强
直方图均衡化
01
通过拉伸图像的灰度直方图，使其均匀分布，从而提高对比度，
使图像细节更加清晰可见。
自适应直方图均衡化
02
根据图像局部区域的灰度分布特性，对每个像素点进行不同的
02
遥感影像图复原
噪声去除
均值滤波
通过将像素邻域的平均 值替代中心像素值，平
滑图像，去除噪声。
中值滤波
将像素邻域的中值替代 中心像素值，对椒盐噪 声有较好的去除效果。
高斯滤波
利用高斯函数对图像进 行平滑处理，降低噪声

基于ENVI的遥感影像分类
陈佳玲;王昶
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2018(032)008
【摘要】传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的.这往往会产生"同物异谱,异物同谱"的问题,使得分类精度和效果不理想.因此本文采用基于专家知识的决策树C4.5法,利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树,与监督分类中的支持向量机法、最小距离法去比较.实验结果表明,几种分类方法中,决策树法分类法的分类规则易于理解,准确率较好,所需分类时间短,总体分类效果最为理想,验证了决策树法在遥感影像分类领域的优势.
【总页数】5页(P933-937)
【作者】陈佳玲;王昶
【作者单位】辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山 114051;辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山 114051
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于ENVI的CART自动决策树多源遥感影像分类——以北京市为例 [J], 马鑫;汪西原;胡博
2.基于ENVI的遥感影像分类研究 [J], 刘一粟
3.基于自适应高斯混合模型的遥感影像分类方法研究——以武汉地区遥感影像分类为例 [J], 李登朝;吴健;许凯
4.基于WOA和DPR的高光谱遥感影像分类算法 [J], 谢福鼎;张莹
5.基于栈式自动编码器的高分辨率遥感影像分类 [J], 宋晓霞
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软件平台下进行图像融合首先选择地面控制点对多光谱和全色波段进行关联和配准配准误差控制在一个像元以内将关联后的多光谱波段和全色波段图像分别进行ih和pca融合两种数据融合方法融合后得到如所示的图像ihquickbpca融合fusionedimage纹理特征对上面幅假彩色合成后的图像截取同一地区的相同大小图像进行目视解译比较分析幅图像放大直到多光谱波段出现朦胧感
Ｆｉｇ．４
图４图像融合定量评价界面 ＰｒＯｇｒａｍ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉＯｎ ｅＶａｌｕａｔｉＯｎ
３．３．２亮度信息评价 由表ｌ第一列信息（亮度信息）可以看出ＩＨＳ
融合具有明显的优势来增加图像的亮度信息，其平 均梯度和方差有较大程度的提高，便于更好目视解 译。ＰＣＡ融合在梯度上有明显的增强，但在方差上
４６３
圉３极限放大的图像 Ｆｉｇ．３ Ｍａｇｎｉｆｉｅｄ ｉｍａｇｅ
图像空间分辨都比多光谱波段高也即空间分辨率增 强，图像也变得更加清晰。两种融合方法相比较而言 ＩＨＳ效果更好，马路两旁的绿地ＩＨＳ融合后显得更 加清晰，图像整体效果较ＰＣＡ融合清晰。 ３．２．２光谱特征
价参数能够很好地反映遥感影像融合效果。本文即 通过此程序对遥感图像融合进行客观定量评价。融 合结果参数评价指标如表１所示。
此项评价主要是通过评价融合图像与原图像的 变形情况来判断融合效果。
依据表１的第３列结果可以得出ＰＣＡ融合的 扭曲程度和偏差指数较ＩＨＳ融合小，得出ＰＣＡ融 合后图像变形较小，并且相关性也较大。ＩＨＳ融合变 形较大因为不同数据具有不同的光谱特性曲线，尽 管用于替换明度分量１的高分辨率的全色影像ｊ。。。 在替换前进行了影像统计特性的匹配，但是匹配误 差艿＝Ｊ。。。一，导致了图像融合变形［１引，并且融合波 段仅仅为３个波段的原因。而通过定性分析无法评 价出ＩＨＳ融合存在较大程度的光谱变形。

生态恢复效果评估的遥感方法在当今时代，生态环境的保护和恢复已经成为全球关注的重要议题。

为了有效地评估生态恢复的成效，我们需要借助先进的技术手段，而遥感技术正是其中一种强大且实用的工具。

遥感技术，简单来说，就是在不直接接触目标物体的情况下，通过传感器获取其信息的技术。

它就像是我们从高空俯瞰大地的“眼睛”，能够捕捉到大面积的地表特征和变化。

那么，遥感技术是如何在生态恢复效果评估中发挥作用的呢？首先，它可以通过监测植被的覆盖情况来提供关键信息。

植被是生态系统的重要组成部分，其覆盖面积和生长状况直接反映了生态环境的健康程度。

遥感影像能够清晰地显示出不同地区的植被类型、密度和分布，从而让我们了解生态恢复过程中植被的恢复情况。

在评估生态恢复效果时，植被的光谱特征也是遥感技术关注的重点。

不同的植被在不同的生长阶段，其反射和吸收的光谱是有所差异的。

通过对这些光谱特征的分析，我们可以判断植被的生长状态、健康程度以及物种组成的变化。

例如，健康的植被在特定波段的反射率会相对稳定，而受到病虫害或者生长环境不佳影响的植被，其光谱特征则会发生明显的改变。

除了植被，土地利用和土地覆盖的变化也是评估生态恢复效果的重要指标。

遥感技术可以准确地识别出不同的土地利用类型，如耕地、林地、草地、建设用地等。

通过对比不同时期的遥感影像，我们能够直观地看到土地利用的转变情况，例如原本的荒地是否逐渐变成了绿地，或者受损的森林是否得到了有效的恢复。

在实际应用中，遥感技术还能帮助我们监测水体的变化。

对于生态恢复项目来说，周边水体的质量和面积也是需要关注的因素。

遥感可以监测水体的面积、水质状况以及水岸线的变化。

比如，通过分析水体的反射光谱，可以判断水中的污染物含量和富营养化程度，从而了解生态恢复措施对周边水体环境的改善效果。

此外，遥感技术在评估生态恢复效果时还具有高效、全面和可重复性等优点。

与传统的实地调查方法相比，遥感能够在短时间内获取大面积的信息，大大提高了工作效率。

关于遥感图像品质的若干问题
陈世平
【期刊名称】《航天返回与遥感》
【年(卷),期】2009(030)002
【摘要】遥感图像是遥感数据获取系统的输出,遥感图像的品质表现为遥感图像在完成遥感任务中的应用价值.文章对遥感图像品质的概念和表征予以介绍,对遥感图
像品质的影响因素和提高遥感图像品质的有关问题,包括遥感数据获取系统的性能、成像条件和运行状态等加以说明,对如何提高遥感图像品质提出了若干建议.
【总页数】8页(P10-17)
【作者】陈世平
【作者单位】中国空间技术研究院,北京100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP7
【相关文献】
1.景物和成像条件对遥感图像品质的影响 [J], 陈世平
2.关于航天遥感图像分辨率及其野外测定若干问题的探讨 [J], 张三光
3.遥感图像几何纠正的若干问题分析 [J], 娄纯柱;邢少杰;宋拥军
4.必须坚持走品质发展之路——关于品质发展战略若干问题的思考 [J],
5.全面提高产品质量水平国务院作出《关于进一步加强产品质量工作若干问题的
决定》 [J],
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光谱和成象分辨率图像康复预处理评估结果总结在遥感领域中，光谱和成像分辨率图像康复预处理是对原始数据进行整合和优化的重要步骤。

这些预处理方法可以提高图像的质量，减少噪声和伪影，并提取出更为准确的地物信息。

本文将对光谱和成像分辨率图像康复预处理的评估结果进行总结，以便得出结论和对未来研究的改进提出建议。

首先，我们对光谱图像康复预处理方法进行了评估。

根据所使用的方法和技术，我们从多个方面对结果进行了评价。

首先，我们注意到光谱图像康复预处理方法能够显著降低图像的噪声，提高图像的清晰度和对比度。

这意味着我们可以更准确地识别和分类不同地物，从而得到更精确的地物信息。

此外，光谱图像康复预处理还可以有效减少阴影和光照不均等现象的影响，保留地物的纹理和细节信息。

其次，对于成像分辨率图像康复预处理方法的评估，我们注意到这些方法能够在地物分类和目标检测方面取得显著的效果提升。

成像分辨率图像康复预处理方法可以显著提高图像的空间分辨率，使我们能够更准确地区分不同地物，并捕捉到地物的细微变化。

此外，这些方法还能够减轻线性和非线性失真，改善图像的几何校正和配准效果，从而提高地物定量分析的精度。

综合评估结果显示，光谱和成像分辨率图像康复预处理方法可以显著提高图像的质量和地物信息的准确性。

然而，也有一些问题值得关注和改进。

首先，一些预处理方法在处理高维数据时可能存在计算复杂度较高的问题，需要进一步优化算法和提高计算效率。

其次，在处理低信噪比图像时，部分预处理方法可能会引入一些伪影或图像退化的问题，需要增加后处理步骤来修复这些问题。

此外，对于不同类型和分辨率的遥感图像，不同的预处理方法可能会有不同的表现，需要进一步研究和对比评估。

在未来的研究中，我们建议重点关注以下几个方面的改进。

首先，可以进一步探索和提出新的光谱和成像分辨率图像康复预处理方法，以应对不同地物和不同类型的遥感图像的特点。

其次，可以结合机器学习和深度学习技术，提高预处理方法的自动化和智能化程度，进一步提高图像处理效果。

遥感图像质量检测综述摘要：质量检测是遥感图像信息可用性的重要保证，且贯穿于遥感数据应用的整个阶段。

本文主要针对遥感图像的处理流程中的原始图像接收、图像预处理、图像信息提取三个阶段进行质量检测的研究。

同时具体分析了最后一阶段质量检测中常用的四种检测方法，为后续的研究奠定基础。

关键词：遥感；处理流程；不确定性；精度评价；质量检测1.绪论随着遥感卫星技术与信息技术的飞速发展，遥感图像的获取取到越来越多、获取速度越来越快捷，现在半天的数据获取量就达到了过去将近一年的获取量。

随着数据的爆炸性增长，劣质数据也随之而来，数据可用性受到严重影响。

众所周知，数据的质量决定了信息的可用性，因此对遥感图像的质量检测就越发显得重要[1]。

任何信息产品最终都要服务于社会发展，遥感图像更不例外。

遥感图像从获取需到可应用的专题图中间主要还包括原始图像获取、预处理和信息提取3个方面。

遥感图像的质量检测是贯穿于这整个过程，只有每一步都保证其相应的质量后才可能生成一幅可用的专题产品。

其中可能存在的质量问题简要介绍如下：（1）原始的遥感图像主要针对其辐射质量的检测，具体面临的质量问题是噪声过多和云量。

噪声的存在降低了图像的质量，有时甚至会完全掩盖数字图像中真正的光谱信息。

在光学遥感中，云覆盖是造成遥感数据可用性降低的重要因素，云量的存在则直接遮掩了地物的光谱信息，导致一景图像失去其可用性。

因此云量检测是遥感影像辐射质量评价的重要内容之一。

（2）图像的预处理阶段主要包括几何校正、图像融合、剪裁镶嵌等操作。

几何校正是为了使两幅或多幅图像的几何坐标相对应，是后续一系列的图像处理的基础，校正的质量将会影响后续所有过程集产品。

如果校正不准确轻则导致图像质量降低，重则导致图像间的操作不能进行。

图像融合是为了获取更丰富的图像信息以便于图像分类、信息提取等操作，一般由低分辨率多光谱信息的影像与高分辨率低光谱信息的影像融合，紧随几何校正进行。

如果融合效果较差会使图像中包涵的可用信息降低，不利于信息提取等最终操作。

一种离焦模糊图像的复原方法
武彬
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2008(018)001
【摘要】图像复原是一种去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降的方法.为了获得更好的离焦图像复原质量,在通过对离焦模糊图像复原进行了较为系统的研究后,提出了一种基于维纳滤波频域的复原方法,结果表明该方法具有较好的改善图像复原效果和较快的速度.图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善.
【总页数】3页(P74-76)
【作者】武彬
【作者单位】上海理工大学,上海,200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种离焦模糊图像的约束复原方法 [J], 韩宏伟;张晓晖;葛卫龙
2.一种离焦模糊图像客观检测的新方法 [J], 王正友;伍世虔;徐升华;万常选;方志军;肖文;曾卫明
3.一种离焦模糊图像的盲复原方法 [J], 孔英蕾;王新宇
4.一种离焦模糊图像边缘检测新方法 [J], 黄隆华;陈志辉;彭小宁;叶青;王正友
5.一种用于运动模糊图像复原的快速参数预测方法① [J], 周国栋
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一种自适应学习率的遥感影像分类方法作者：王研，段琳琳，杨玲来源：《计算机时代》2022年第06期摘要：在對遥感影像进行分类识别处理时，深度学习技术容易陷于局部最优，模型参数往往需要手动调整。

提出一种基于模拟退火算法的自适应学习率方法，并建立层叠去噪自动编码器模型。

给模型添加一定学习率比例，以实现学习率在迭代中自动改变。

通过对比实验以及曲面拟合方法，验证了该方法的有效性、实用性和可靠性。

该方法能自动调整学习率参数且能够避免局部最优解，分类精度和效率均有所提高。

关键词：模拟退火算法; 分类; 自适应; 学习率; 层叠去噪自动编码器中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）06-27-05A remote sensing image classification method based on adaptive learning rateWang Yan1， Duan Linlin2， Yang Ling1（1. Henan University， Kaifeng， Henan 475004， China; 2. No.1 Senior High School of Xiangcheng）Abstract： When classifying and identifying remote sensing images， deep learning technologies are easy to fall into a local optimum， and model parameters are often adjusted manually. In this paper， a method of adaptive learning rate based on simulated annealing algorithm is proposed， and a stacked denoising auto encoder model is constructed. The learning rate is given aproportion so that it can change automatically in the iteration. The effectiveness， practicability and reliability of above algorithm are verified through comparative experiments and surface fitting methods. The results indicate that the proposed method can automatically adjust the learning rate and avoid local optimal solutions， which improves the classification accuracy and efficiency.Key words： simulated annealing algorithm; classification; adaptive; learning rate; stacked denoising auto encoder0 引言在遥感影像分类领域，模型构建和参数取值对实验结果有着很大影响。