Vid tolkning av fjärranalysbilder är det möjligt att vissa bilder som levereras av olika sensorer blir begripliga. För bättre visuell uppfattning av dessa bilder, är det viktigt att driva serier av förbehandling och elementära korrigeringar och sedan driva en serie av huvudsakliga bearbetning steg för mer exakt analys på bilderna. Det finns flera metoder för bearbetning som är beroende av typen av fjärranalysbilder. Det tillvägagångssätt som behandlas i den här artikeln, dvs. bildfusion, är användningen av naturliga färger av en optisk bild för att lägga till färg till en gråskala satellit bild som ger oss möjlighet till bättre observation av HR-bilden av OLI-sensorn i Landsat-8. Denna process med betoning på detaljer om fusionsteknik har tidigare utförts, men vi kommer att tillämpa interpoleringsprocessen. I själva verket ser vi många viktiga programvaruverktyg såsom ENVI och ERDAS som de mest kända verktygen för fjärranalys av bildbehandling har bara klassiska interpoleringsmetoder (såsom bi-lineära (BL) och bi-kubisk/kubisk konvolution (CC)). Därför använder ENVI- och ERDAS-baserade forskningar inom bildfusionsområdet och även andra fusionsforskningar ofta inte nya och bättre interpolatorer och är främst koncentrerade på fusionsalgoritmens detaljer för att uppnå en bättre kvalitet, så vi fokuserar bara på interpoleringens inverkan på fusionens kvalitet i Landsat-8 multispektrala bilder. Det viktiga inslaget i detta tillvägagångssätt är att använda en statistisk, adaptiv och kantstyrd interpoleringsmetod för att förbättra färgkvaliteten i bilderna i praktiken. Numeriska simuleringar visar att valet av lämpliga interpoleringstekniker i MRF-baserade bilder skapar bättre kvalitet än de klassiska interpolatorerna.
Till exempel i REF har LMMSE använts som förstoringsglas för att uppnå bättre kvalitet i pan-sharpening processen av Landsat-8-bilder jämfört med en linjär interpolator.
MRF-Based Multispectral Image Fusion Using an Adaptive Approach Based on Edge-Guided Interpolation
{'venue': 'Journal of Geographic Information System, vol. 9, no. 2, pp. 114-125 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geography']}