一种SAR图像去噪及多源遥感数据融合算法制造技术

随着遥感技术的发展,可见光、热红外和微波等大量不同卫星传感器对地观测系统的应用,获取同一地区的多种遥感影像数据(多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率)越来越多,从而引发了世界范围内对多卫星遥感信息融合研究的普遍关注。许多发达国家己在一些重大研究项目中实施信息融合计划，并陆续开发出一些实用性系统，一种SAR图像去噪及多源遥感数据融合算法，根据融合的目的选择合适的算法,按照各种算法的原理和步骤进行.在融合过程中每一步变换都有一系列参数的确定或选择,这些都影响着最终的融合结果。需要根据试验区影像的特点、经过一系列试验比较后方可确定，融合影像各分量的熵值都比未经融合处理的原多波段影像的熵值大；融合影像的联合熵值都比原多波段影像的联合熵值大，也就说明了融合使影像的信息量增加。

An SAR image denoising and multi-source remote sensing data fusion algorithm

With the development of remote sensing technology, more and more remote sensing image data (multi-temporal, multi-spectral, multi-sensor, multi-platform and multi-resolution) from the same region are obtained by the application of a large number of different satellite sensors such as visible light, thermal infrared and microwave, which has aroused worldwide attention to the research of multi-satellite remote sensing information fusion. Many developed countries have implemented information fusion schemes in some major research projects, and have developed some practical systems successively. A SAR image denoising and multi-source remote sensing data fusion algorithm is proposed. According to the purpose of fusion, appropriate algorithms are selected and implemented according to the principles and steps of various algorithms. In the process of fusion, each step of transformation has a series of parameters to determine or select, which are all shadows. The final result of integration is ringing. According to the characteristics of the image in the experimental area and after a series of experiments and comparisons, it can be determined that the entropy of each component of the fused image is larger than that of the original multi-band image without fusion processing, and the joint entropy of the fused image is larger than that of the original multi-band image, which shows that the fusion increases the information of the image.

【技术实现步骤摘要】
一种SAR图像去噪及多源遥感数据融合算法
本专利技术涉及信息采集装置领域，尤其涉及一种SAR图像去噪及多源遥感数据融合算法。
技术介绍
随着遥感技术的发展,可见光、热红外和微波等大量不同卫星传感器对地观测系统的应用,获取同一地区的多种遥感影像数据(多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率)越来越多,从而引发了世界范围内对多卫星遥感信息融合研究的普遍关注。许多发达国家己在一些重大研究项目中实施信息融合计划,并陆续开发出一些实用性系统.为追踪国际前沿,我国也不失时机地把信息融合技术列为“863”计划和“九五”规划的研究项目,作为发展计算机技术、空间技术等高新产业领域的关键技术之一。在遥感应用领域中,单一传感器影像数据通常不能提取足够的信息来满足某些应用的需要,而多传感器系统数据通过融合可以得到更多的信息,减少理解的模糊性,提高遥感数据的利用率。与单源遥感影像数据相比,多源遥感影像数据所提供的信息具有冗余性、互补性和合作性。冗余性经过融合处理后能减少系统总的不确定性,增加提取特征的精确性,在部分传感器发生错误情况下仍然能保证数据的可靠性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术存在的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种SAR图像去噪及多源遥感数据融合算法，其特征在于：采用熵和联合熵对图像的融合效果进行定量分析评价,一幅以8比特位表示的图像x的熵为:H(x)＝‑6Pi Log2 Pi,利用KΟL变换矩阵K进行线性组合,而产生一组新的多光谱图像Y,表达式为:Y＝KX(1)式中:X为变换前的多光谱空间的像元矢量；Y为变换后的主分量空间的像元矢量；K为变换矩阵,是X空间协方差矩阵Sx的特征向量矩阵的转置矩阵，为客观地定量评价融合效果,计算了原始多波段图像、主成份变换融合图像和HIS变换融合图像的熵H(x)、联合熵H(x1,x2,x3)，计算结果见表2，TM图像PCA融合图像HIS融合图像波段号234第一分量...

【技术特征摘要】
1.一种SAR图像去噪及多源遥感数据融合算法，其特征在于：采用熵和联合熵对图像的融合效果进行定量分析评价,一幅以8比特位表示的图像x的熵为:H(x)＝-6PiLog2Pi,利用KΟL变换矩阵K进行线性组合,而产生一组新的多光谱图像Y,表达式为:Y＝KX(1)式中:X为变换前的多光谱空间的像元矢量；Y为变换后的主分量空间的像元矢量；K为变换矩阵,是X空间协方差矩阵Sx的特征向量矩阵的转置矩阵，为客观地定量评价融合效果,计算了原始多波段图像、主成份变换融合图像和HIS变换融合图像的熵H(x)、联合熵...

【专利技术属性】
技术研发人员：穆军，
申请(专利权)人：广州清宇信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44