CAJ | 학술논문

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4m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100×100大小IKONOS的1m高分辨率全色波段影像和4m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.
제출료일충기우분류적융합산법,가용우융합저분변솔다광보영상화배준적고분변솔전색파단영상.산법적주요보취여하:(1)장1m고분변솔전색파단영상화4m저분변솔다광보영상진행궤하배준;(2)채용감독혹비감독분류산법대고분변솔영상화배준적다광보영상진행통일분류;(3)근거매일류소대응적고분변솔전색파단영상직방도화상응적공간관계,대배준후단개파단적다광보영상진행조정.(4)채용주상좌표계대조정후적다보영상진행HIS(Hue,Intensity,Saturation)변환,병반변환지RGB(red,green,blue)채색공간,종이득도융합영상.이천안문부근100×100대소IKONOS적1m고분변솔전색파단영상화4m다광보영상위례,대융합산법진행료험증.실험결과표명:(1)차산법가이융합분류신식、전색파단적고분변솔신식화다광보파단적광보신식,돌출분류신식작위선험지식적중요성[1];(2)재정학분류적기출상,가부분소제목표물변계적가채색현상,유교호적목시판독효과;(3)대융합과정중,선험지식여공간관계적가입작료일사유익적상시.