【图像融合】基于位置无关的相对辐射校正LIRRN的双时相遥感图像融合附matlab代码

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🔥 内容介绍

双时相遥感图像在监测土地利用变化、自然灾害和环境变化等方面具有重要意义。然而，由于成像时间不同、传感器差异和大气影响等因素，双时相图像之间存在辐射差异，这给图像分析和变化检测带来了挑战。

本文提出了一种基于位置无关的相对辐射校正方法，用于消除双时相遥感图像之间的辐射差异。该方法利用了图像中不变特征的统计分布，并通过线性回归模型建立了图像之间的辐射校正因子。

方法

该方法主要包括以下步骤：

1. **图像配准：**对双时相图像进行配准，以确保像素之间的对应关系。

2. **不变特征提取：**从图像中提取不变特征，如纹理、边缘和颜色直方图等。

3. **统计分布分析：**分析不变特征的统计分布，并确定不变特征的相似度。

4. **辐射校正因子计算：**通过线性回归模型建立不变特征相似度与辐射差异之间的关系，并计算辐射校正因子。

5. **图像校正：**利用辐射校正因子对双时相图像进行校正，消除辐射差异。

结果

该方法在Landsat 8和Sentinel-2双时相图像数据集上进行了验证。结果表明，该方法可以有效消除图像之间的辐射差异，提高图像分析和变化检测的精度。

结论

本文提出的基于位置无关的相对辐射校正方法是一种有效的方法，可以消除双时相遥感图像之间的辐射差异。该方法可以提高图像分析和变化检测的精度，为遥感应用提供更准确和可靠的数据。

📣 部分代码

function [Sub_1, Ref_1] = SampleSelection(Sub, Ref)    dist = pdist2(Sub, Ref);    [numSub, numRef] = size(dist);    Sub_1 = zeros(numSub, 1);    Ref_1 = zeros(numSub, 1);    S = 0;​    while S < numSub        [minDist, idx] = min(dist(:));        [x, y] = ind2sub([numSub, numRef], idx);        Sub_1(S + 1, 1) = Sub(x);        Ref_1(S + 1, 1) = Ref(y);        S = S + 1;                % Remove selected row and column from distance matrix        dist(x, :) = Inf;        dist(:, y) = Inf;    endend​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Location-Independent Relative Radiometric Normalization of Bitemporal Remote Sensing Images,' which is currently accepted at Sensor journal (A. Moghimi, V. Sadeghi, A. Mohsenifar, T. Celik, and A. Mohammadzadeh).".

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合