【摘 要】
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多传感器遥感图象从不同的电磁波段、不同的时相、不同的入射角、不同的成象机理、不同的空间分辨率提供了关于地物不同的信息,这些信息之间可以相互补充.因此多传感器遥感图
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多传感器遥感图象从不同的电磁波段、不同的时相、不同的入射角、不同的成象机理、不同的空间分辨率提供了关于地物不同的信息,这些信息之间可以相互补充.因此多传感器遥感图象融合可以克服单一传感器获取图象的限制,实现多传感器数据的优势互补,提高遥感图象空间分辨率,使得融合数据更适于遥感图象的目标识别、地物分类等方面的进一步的研究.多光谱TM图象和SAR图象是两类不同传感器图象,TM图象的空间分辨率较低,但光谱分辨率较好,含丰富的光谱信息.SAR图象获取数据时具有的全天候、全天时特性和穿透能力及图象的较好的对比度,但图象的相干斑噪声大.融合这两类图象,可以充分发挥TM图象的丰富光谱信息和SAR获取图象数据时具有的全天候、全天时特性和穿透能力及图象的较好的对比度,对两者图象进行分析和处理,提高多光谱TM的空间分辨率.该文中,在进行多传感器图象融合前,先要对SAR图象去除相干斑噪声,然后对这两类图象进行直方图匹配预处理,包括TM图象直方图均衡和TM/SAR的直方图匹配.最后对匹配后的图象使用该文提出的基于整数小波变换的图象融合方法,得到融合图象.重点研究了整数小波对图象进行分解各种提升算法,并进行分析比较,选取一种最佳算法,进行多分辨率图象融合.在SAR图象去除相干斑噪声问题上,该文对几种经典的处理方法进行了实验和比较,选取了一种基于小波变换的软阈值滤波方法对图象进行处理.该文使用了相关系数、信息熵和平均梯度三个参数用来评价TM和SAR的融合结果,实验结果表明,在较好地保留了光谱信息的同时,融合图象信息熵和平均梯度都得到了较大的改善.同时由于该文方法使用了整数小波变换,提高了多分辨率融合的计算速度.
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