[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 335
نرخ پذیرش: 63.1
نرخ رد: 36.9
میانگین داوری: 208 روز
میانگین انتشار: 343 روز
..
:: دوره 12، شماره 1 - ( 3-1403 ) ::
جلد 12 شماره 1 صفحات 81-61 برگشت به فهرست نسخه ها
ارائه روش ترکیبی بر مبنای تبدیل موجک و IHS بهینه سازی شده به منظور ادغام تصاویر سنجش از دوری از طریق تحلیل برجستگی
سعید محمدنژاد نیازی ، رضا شاه حسینی*
دانشکده مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی، دانشکدگان فنی دانشگاه تهران
چکیده:   (1284 مشاهده)

ماهواره‌های سنجش از دوری داده‌های متنوعی را در بخش‌های مختلف طیف الکترومغناطیسی با قدرت تفکیک طیفی، زمانی و مکانی فراهم می‌کنند. برای بهره‌برداری کامل از داده‌های سنجش از دوری که از منابع مختلف حاصل می‌شوند تکنیک‌های مختلف عددی و تحلیلی ادغام تصاویر توسعه‌یافته ­اند. در میان روش‌های ادغام تصاویر موجود، روش  مبتنی بر تبدیل رنگی شدت رنگ اشباع‌شدگی (IHS) و تبدیل موجک (WT) به دلیل کارایی، سرعت و دقت بالا از پرکاربردترین الگوریتم­های ادغام تصاویر هستند؛ اما عموماً این روش‌ها روی کل تصویر به‌صورت یکجا اعمال می‌شوند و اساساً تمام تصویر با هر ویژگی و محتوایی را به‌عنوان یک شی در نظر می‌گیرند؛  درحالی‌که در یک تصویر ماهواره‌ای از مناطق مختلف، محتوای اطلاعاتی متفاوتی وجود دارد. در این تحقیق فرایندی جدید به‌منظور ادغام تصاویر بر پایه تجزیه تصویر بر مبنای برجستگی سطح آن ارائه شد. به این ترتیب تصویر به دو بخش برجسته و غیربرجسته تقسیم شده و سناریوی ادغام در این دو محدوده متفاوت خواهد بود. در مناطق برجسته که شامل مناطق مسکونی، جاده‌ها و... هستند، از روش IHS بهبودیافته با استفاده از روش بهینه‌سازی ژنتیک استفاده شد و در مناطق غیربرجسته (جنگل، مرتع و کشاورزی) از تبدیل موجک جهت تجزیه و استخراج عوارض با فرکانس بالا استفاده گردید. همچنین در این تحقیق به‌منظور پیاده‌سازی و ارزیابی روش ارائه شده، از نمونه تصویرهای مربوط به سنجنده‌های WORLDVIEW2  بهره گرفته شده است.  نتایج بصری و کمی طیفی و  مکانی، نشان‌دهنده بهبود نتایج ادغام در مقایسه با روش‌های مرسوم و یکپارچه می­باشد (مقادیر عددی مربوط به شاخص­های مورد ارزیابی CC، ERGAS، RASE و RMSE در مقایسه با روش‌های مورد مقایسه نشان‌دهنده نتایج بهتری بود). قابل ذکر است که سرعت پردازش در این روش، بسیار بالاتر از تکنیک‌های نوین بر مبنای شبکه‌های یادگیری عمیق می­باشد.

واژه‌های کلیدی: برجستگی، ادغام تصاویر ماهواره ای، تبدیل موجک، تبدیل فضای رنگیIHS، الگوریتم ژنتیک
متن کامل [PDF 1723 kb]   (285 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1402/4/12 | پذیرش: 1402/11/24 | انتشار: 1403/3/31
فهرست منابع
1. [1] C. Genderen, J. L. "Multi sensor image fusion in remote sensing: concepts, methods and applications". International Journal of Remote Sensing, 19(5), pp. 823-854, 1998. [DOI:10.1080/014311698215748]
2. [2] W. Lau, BA. King, Z. Li. "The influences of image classification by fusion of spatially oriented images". International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 33 (Part B7), pp. 752-759, 2000.
3. [3] Z. Wang, AC. Bovik, HR. Sheikh, EP. Simoncelli, " Image quality assessment: From error visibility to structural similarity", IEEE Transaction on Image Processing, 13 (4): 600-612, 2004. [DOI:10.1109/TIP.2003.819861]
4. [4] S Yang, M Wang, L Jiao, " Fusion of multispectral and panchromatic images based on support value transform and adaptive principal component analysis", Information Fusion, 13 (3): 177-184, 2012. [DOI:10.1016/j.inffus.2010.09.003]
5. [5] S Klonus, M Ehlers, " Image fusion using the Ehlers spectral characteristics preserving algorithm", GIS science and Remote Sensing, 44 (2): 93-116, 2007. [DOI:10.2747/1548-1603.44.2.93]
6. [6] Y. Zhang, "Understanding image fusion". Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 70: 657-661, 2004.
7. [7] L Alparone, B Aiazzi, S Baronti, A Garzelli, F Nencini, M Selva. "Multispectral and panchromatic data fusion assessment without reference". In: Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2004.
8. [8] T. Tu, S. Su, H. Shyn and P. Huang. "A New Look at IHS-like Image Fusion Methods." Information Fusion, Vol. 2. pp. 177-186. 2001. [DOI:10.1016/S1566-2535(01)00036-7]
9. [9] S.K. Sadhasivam, M. B. Keerthivasan and M.S. "Implementation of Max Principle with PCA in Image Fusion for Surveillance and Navigation Application." Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis 10(1):1-10, 2011. [DOI:10.5565/rev/elcvia.353]
10. [10] M. N. Do and M. Vetterli, "The contourlet transform: An efficient directional multi-resolution image representation," IEEE Trans. Image Process. vol. 14, no. 12, pp. 2091-2106, Dec.2005. [DOI:10.1109/TIP.2005.859376]
11. [11] V. Shah, N. H. Younan, and R. L. King, "An efficient pan-sharpening method via a combined adaptive PCA approach and contourlets," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. vol. 46, no.5 pp.1323-1335, 2008. [DOI:10.1109/TGRS.2008.916211]
12. [12] EM Schetselaar, "Fusion by the IHS transform: Should we use cylindrical or spherical coordinates". International Journal of Remote Sensing, 19 (4): 759-765, 1998. [DOI:10.1080/014311698215982]
13. [13] M Choi, HC Kim, N Cho, HO Kim. "An improved intensity-hue-saturation method for IKONOS image fusion". International Journal of Remote Sensing, 00: 1-10, 2006.
14. [14] M. Choi, "A new intensity-hue-saturation fusion approach to image fusion with a tradeoff parameter". IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 44 (6): 1672-1682, 2006. [DOI:10.1109/TGRS.2006.869923]
15. [15] C. Myungjin. "New Intensity-Hue-Saturation Fusion Approach to Image Fusion with a Tradeoff Parameter". IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 44 (6): 1672-1682, 2006. [DOI:10.1109/TGRS.2006.869923]
16. [16] P.S. Chavez, A.Y Kwarteng. "Extracting spectral contrast in Landsat Thematic Mapper image data using selective principal component analysis". Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 55: 339-348, 1989.
17. [17] V.K. Shettigara. "A generalized component substitution technique for spatial enhancement of multispectral images using a higher resolution data set". Photogrammetry Engineering and Remote Sensing, 58: 561-567, 1992.
18. [18] J. Vrabel, "Multispectral Imagery Band Sharpening Study". Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 62: 1075-1083, 1996.
19. [19] W. Yang, Y. Gong, "Multi-spectral and panchromatic images fusion based on PCA and fractional spline wavelet". International Journal of Remote Sensing, 33 (22): 7060-7074, 2012. [DOI:10.1080/01431161.2012.698322]
20. [20] Earth Resource Mapping Pty Ltd," The Brovey transform explained", EMU Forum, 2 (11), 1990.
21. [21] P.S. Chavez, S.C. Sides, J.A. Anderson." Comparison of three different methods to merge multi-resolution and multispectral data: TM & Spot Pan". Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 57: 295-303, 1991.
22. [22] Q. Younan, N.H. King, R. Shah, "On the performance evaluation of pan-sharpening techniques". IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing Letters, 4 (4): 518-522, 2007. [DOI:10.1109/LGRS.2007.896328]
23. [23] F. Bovolo, L. Bruzzone, L. Capobianco, A. Garzelli, S. Marchesi. "Analysis of effect of pan-sharpening in change detection on VHR Images". IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing Letters, 7 (1): 53-57, 2010. [DOI:10.1109/LGRS.2009.2029248]
24. [24] Otazu and Gonzalez, "Introduction of Sensor Spectral Response into Image Fusion Methods: Application to Wavelet-Based Methods". IEEE Transactions of Geoscience and Remote Sens. vol. 43, pp. 2376-2385,2005. [DOI:10.1109/TGRS.2005.856106]
25. [25] Y. Zhang, "Methods for image fusion quality assessment-A Review, comparison and analysis". The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2005.
26. [26] Tu. Huang, Hung, C.P. Chang, "A fast intensity hue-saturation fusion technique with spectral adjustment for IKONOS imagery". IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. vol. 1, no. 4, pp. 309-312, 2005. [DOI:10.1109/LGRS.2004.834804]
27. [27] C. Lillesand, Kiefer, "The use of intensity-hue-saturation transformations for merging spot panchromatic and multispectral image data", Photogramm. Eng. Remote Sens. vol. 56, no. 4, pp. 459-467, 1990.
28. [28] F. Palsson, J. Sveinsson, J. Benediktsson, H. Aanaes. "Classification of pansharpened urban satellite images". Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, 5(1), 281-297, 2012. [DOI:10.1109/JSTARS.2011.2176467]
29. [29] M. Choi, H. Kim, N.I. Cho and H.O. Kim. "An Improved Intensity-Hue-Saturation Method for IKONOS Image Fusion." International Journal of Remote Sensing. 2008.
30. [30] TM. Tu, YC. Lee, CP. Chang, PS. Huang. "Adjustable intensity-hue-saturation and brovey transform fusion technique for IKONOS/Quickbird imagery". In: Optical Engineering, 2005. [DOI:10.1117/1.2124871]
31. [31] L.Wald, "Quality of High Resolution Synthesized Images: Is There a Simple Criterion?" Proc. Int. Conf. Fusion Earth Data.2000.
32. [32] T. Ranchin, L. Wald, "Fusion of high spatial and spectral resolution images: The Arsis concept and its implementation". Photogramm. Eng. Remote Sens. vol. 66, no. 1, pp. 49-61, 2005.
33. [33] R. Yuhas, A. Goetz, J.Boardman, "Discrimination among semi-arid landscape endmembers using the Spectral Angle Mapper (SAM) algorithm", Summaries 3rd Annu. JPL Airborne Geoscience Workshop, vol. 1, pp. 147-149, 1992.
34. [34] C.Chang, "Spectral information divergence for hyperspectral image analysis", inProc. IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symp. IGARSS'99, vol. 1, pp. 509-511, 1999. [DOI:10.1109/IGARSS.1999.773549]
35. [35] J. Zhou, D. Civco, J. Silander, "A wavelet transform method to merge LandSat TM and SPOT panchromatic data," Int. J. Remote Sens., vol. 19, no. 4, pp. 743-757, Mar. 1998. [DOI:10.1080/014311698215973]
36. [36] M. Mezouar, N. Taleb, K. Kpalma, J. Ronsin, "An Improved Intensity-Hue-Saturation for a High-Resolution Image Fusion Technique Minimizing Color Distortion". IJICT, Vol. 3, No. 1, 2010.
37. [37] N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histograms." Automatica 11(285-296): 23-27, 2010.
38. [38] M. Cui, S. Prasad, W. Li, L. Bruce, "Locality preserving genetic algorithms for spatial-spectral hyperspectral image classification". Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of 6, 1688-1697, 2013. [DOI:10.1109/JSTARS.2013.2257696]
39. [39] W. Siedlecki, J. Sklansky, "A note on genetic algorithms for large-scale feature selection". Pattern recognition letters 10, 335 -347, 1989. [DOI:10.1016/0167-8655(89)90037-8]
40. [40] S. Li, H. Wu, D. Wan, J. Zhu, "An effective feature selection method for hyperspectral image classification based on genetic algorithm and support vector machine". Knowledge-Based Systems 24, 40-48, 2011. [DOI:10.1016/j.knosys.2010.07.003]
41. [41] A. Garzelli , F. Nencini, "Pan-sharpening of very high resolution multispectral images using genetic algorithms,"Int. J. Remote Sens, 2006. [DOI:10.1109/IGARSS.2006.976]
42. [42] S. Rahmani, M. Strait, D Merkurjev, "Evaluation of pan-sharpening methods", 2008.
43. [43] S. Franklin, O. Ahmed, "Deciduous Tree Species Classification Using Object-Based Analysis and Machine Learning with Unmanned Aerial Vehicle Multispectral Data." International Journal of Remote Sensing 1-10, 2018.
44. [44] S. Mohammad Nejad Niazi, M. Mokhtar Zade , F. Saeed Zadeh, "A Novel IHS-GA Fusion Method Based on Enhancement Vegetated Area", Journal of Geomatics Science and Technology, 6(1), pp. 235-248, 2016(Persian).
45. [45] S. Myint, P. Gober, A. Brazel, "Per-Pixel Vs. ObjectBased Classification of Urban Land Cover Extraction Using High Spatial Resolution Imagery." Remote Sensing of Environment 115 (5), 2011. [DOI:10.1016/j.rse.2010.12.017]
46. [46] Yu, Q., P. Gong, N. Clinton, G. Biginget, M. Kelly, and D. Schirokauer, "Object-Based Detailed Vegetation Classification with Airborne High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery." Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 72 (7): 799-811, 2002. [DOI:10.14358/PERS.72.7.799]
47. [47] D. Tuia, E. Pasolli, W. Emery, "Using Active Learning to Adapt Remote Sensing Image Classifiers." Remote Sensing of Environment 115 (9): 2232-2242, 2011. [DOI:10.1016/j.rse.2011.04.022]
48. [48] L. Zhang, J. Zhang, " A novel remote-sensing image fusion method based on hybrid visual saliency analysis". International Journal of Remote Sensing, 39(22), 7942-7964, 2018. [DOI:10.1080/01431161.2018.1479791]
49. [49] L. Zhang, K. Yang, H. Li, "Regions of Interest Detection in Panchromatic Remote Sensing Images Based on Multiscale Feature Fusion." IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 7 (12): 4704-4716, 2014. [DOI:10.1109/JSTARS.2014.2319736]
50. [50] L. Zhang, A. Li, "Region-Of-Interest Extraction Based on Saliency Analysis of CoOccurrence Histogram in High Spatial Resolution Remote Sensing Images." IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 8 (5): 2111-2124, 2015. [DOI:10.1109/JSTARS.2015.2394241]
51. [51] J. Han, G. Cheng, Z. Li, D. Zhang, "A Unified Metric Learning-Based Framework for CoSaliency Detection." IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology PP (99), 2017.
52. [52] J. Chen, L. Zhang, "Joint Multi-Image Saliency Analysis for Region of Interest Detection in Optical Multispectral Remote Sensing Images." Remote Sensing 8 (6): 461, 2016. [DOI:10.3390/rs8060461]
53. [53] X. Yao, J. Han, D. Zhang, F. Nie, "Revisiting Co-Saliency Detection: A Novel Approach Based on Two-Stage Multi-View Spectral Rotation Co-Clustering." IEEE Transactions on Image Processing 26 (7), 2017. [DOI:10.1109/TIP.2017.2694222]
54. [54] K. Zhang, M. Wang, S. Yang, "Multispectral and Hyperspectral Image Fusion Based on Group Spectral Embedding and Low-Rank Factorization." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 55 (3): 1363-1371, 2016. [DOI:10.1109/TGRS.2016.2623626]
55. [55] W. Wang, J. Shen, X. Li, F. Porikli, "Robust Video Object Cosegmentation." IEEE Transactions on Image Processing 24 (10): 3137-3148, 2015a. [DOI:10.1109/TIP.2015.2438550]
56. [56] J. Shen, and L. Shao, "Consistent Video Saliency Using Local Gradient Flow Optimization and Global Refinement." IEEE Transactions on Image Processing 24 (11): 4185-4196, 2015b. [DOI:10.1109/TIP.2015.2460013]
57. [57] H. Chen, N. Liu, C. Yan, and X. Li, "CNNs-Based RGB-D Saliency Detection via CrossView Transfer and Multiview Fusion." IEEE Transactions on Cybernetics PP (99): 1-13, 2017b.
58. [58] P. Chavez, S. Sides, J. Anderson, "Comparison of Three Different Methods to Merge Multiresolution and Multispectral Data - Landsat TM and SPOT Panchromatic." Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 57 (3): 295-303, 1991.
59. [59] S. Selesnick, I. W., R. G. Baraniuk, N. C. Kingsbury, "The Dual-Tree Complex Wavelet Transform." IEEE Signal Processing Magazine 22 (6): 123-151, 2005. [DOI:10.1109/MSP.2005.1550194]
60. [60] L. Zhou, Z. Yang, Q. Yuan, Z. Zhou, D. Hu, "Salient region detection via integrating diffusion-based compactness and local contrast". IEEE Transactions on Image Processing, 24(11), 3308-3320, 2015. [DOI:10.1109/TIP.2015.2438546]
61. [61] Z. Zhou, S. Li, B. Wang, "Multi-scale weighted gradient-based fusion for multi-focus images". Information Fusion, 20, 60-72, 2014. [DOI:10.1016/j.inffus.2013.11.005]
62. [62] J Ma, Z Zhou, B Wang, H Zong, "Infrared and visible image fusion based on visual saliency map and weighted least square optimization". Infrared Physics & Technology, 82, 8-17, 2017. [DOI:10.1016/j.infrared.2017.02.005]
63. [63] S. Niazi, M. Mokhtarzade, F. Saeedzadeh, "a Novel Ihs-Ga Fusion Method Based on Enhancement Vegetated Area". The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 40, 543-548, 2015. [DOI:10.5194/isprsarchives-XL-1-W5-543-2015]
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Mohammad Nejad Niazi S, Shah-Hosseini R. A Hybrid Method Based on Wavelet Transform and Optimized IHS to Fusion of Remote Sensing Images Through Salience Analysis. jgit 2024; 12 (1) :61-81
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-923-fa.html

محمدنژاد نیازی سعید، شاه حسینی رضا. ارائه روش ترکیبی بر مبنای تبدیل موجک و IHS بهینه سازی شده به منظور ادغام تصاویر سنجش از دوری از طریق تحلیل برجستگی. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1403; 12 (1) :61-81

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-923-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 1 - ( 3-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.08 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4710