【摘 要】
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随着计算机视觉理论的飞速发展,图像处理技术应用日益广泛,图像融合作为提高图像视觉质量的关键性处理技术已经被国内外广大学者进行了深入研究。其中,遥感领域的图像融合占据着主要地位。遥感影像的类型主要有合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像、多光谱影像和全色影像等,不同影像成像特点各异,表现形式各不相同。采用技术手段将遥感影像进行融合可以大幅提高影像分辨率,而高分辨
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随着计算机视觉理论的飞速发展,图像处理技术应用日益广泛,图像融合作为提高图像视觉质量的关键性处理技术已经被国内外广大学者进行了深入研究。其中,遥感领域的图像融合占据着主要地位。遥感影像的类型主要有合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像、多光谱影像和全色影像等,不同影像成像特点各异,表现形式各不相同。采用技术手段将遥感影像进行融合可以大幅提高影像分辨率,而高分辨率的遥感影像在土地规划、国防安全、天气预测、地图导航和国土资源勘探等方面发挥着重大作用,因而影像融合具有巨大的研究价值。因此,本文将以遥感影像为主要研究对象,围绕如何提高SAR与多光谱影像的融合质量以及多光谱与全色影像的融合（Pan-sharpening）质量展开探讨,主要研究内容如下:首先,对影像融合的过程和融合层次进行介绍,强调遥感影像融合在生产生活中的重大意义。然后对遥感领域现有的融合算法进行归纳总结,详细分析组分替换法、多尺度分解法和网络模型法的融合原理及融合过程,并对其中的代表性算法如IHS（Intensity Hue Saturation,IHS）变换、小波变换、深度学习模型等方法的融合过程进行重点研究,同时也指出现有方法存在的问题。其次,针对SAR与多光谱影像融合过程中经常出现的光谱失真、细节模糊等问题,本文从矩阵低秩理论出发,提出一种空间变换与低秩分解相结合的SAR与多光谱影像融合算法。该算法首先利用IHS算法对多光谱影像进行空间变换,然后利用隐含低秩表示算法（Latent Low-Rank Representation,Lat LRR）对SAR影像和空间变换后的亮度分量分别进行特征提取以及特征融合。融合后的分量会被作为新的亮度分量执行IHS逆变换得到最终影像。其中,SAR影像以其成像特殊性需要进行多视、滤波、地理编码等预处理操作。最后,为验证所提方法的融合效果,将本文算法与6种主流融合算法进行融合实验。实验证明,基于IHS-Lat LRR的算法能有效改善SAR与多光谱影像融合过程中的光谱信息丢失问题,在主客观分析中均优于现有的多种融合算法。最后,为进一步提高模型提取特征的能力,提出基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的全色与多光谱影像融合算法。该算法以CNN作为骨干网络,引入密集连接的连接方式以加强网络学习能力。训练数据选择方面,使用全色和多光谱影像作为融合数据,并依据Wald协议进行预处理。训练好的模型被用来进行特征提取与融合。为验证所提算法的融合效果,将本文算法与7种主流融合算法分别进行模拟数据实验和真实数据实验。融合结果显示,本文算法的融合影像不仅色彩丰富、在视觉上有良好的表现效果,且在纹理细节方面具有更好的融合表现。同时在多种评价指标上均取得了最优值,证明了本文算法可以有效提高Pan-sharpening质量。
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