遥感图像融合算法的研究

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随着遥感技术的快速发展,多源遥感图像融合技术获得了普遍关注和广泛应用,其理论和方法已经成为智能信息处理、遥感应用等学科的重点研究领域。多源遥感图像融合技术是将不同传感器获取的同一地区的图像数据进行空间配准,然后采用一定的算法将各图像数据中的信息优势或互补性有机结合起来,得到一幅包含信息更加丰富的图像。多传感器图像的融合可以克服单一传感器图像在几何、光谱和空间分辨率等方面存在的局限性和差异性。目前,多传感器图像融合技术在医学、遥感、计算机视觉、自动目标检测等领域得到了广泛应用。本文首先介绍了国内外遥感图像融合技术的现状及发展趋势,介绍了遥感图像融合的基本理论,讨论了图像融合预处理过程(包括几何校正、配准),研究了IHS变换、主成分分析、小波变换等常用的融合算法;其次,基于多分辨思想的融合算法采用不同的融合规则对融合结果有重要影响,本文提出了基于局域方差的小波包变换融合方法。该方法通过对高频图像采用多窗口局域方差最大值融合规则,进行有效的边缘检测,尽可能保留图像的真实边缘细节部分,有效地将来自不同图像的特征与细节有机的结合起来。这种方法取得了很好的视觉效果;再次,针对基于传统小波变换的图像融合算法复杂度高、内存需求量大的局限性,本文提出了一种基于多窗口局域方差的快速图像融合算法,该算法使用提升格式小波包变换作为多分辨率分析工具,简化了一些参数的计算,显著降低算法复杂度,并取得了良好的融合效果;最后,针对IHS变换在图像融合中存在光谱畸变现象,提出了基于区域特征加权的IHS和小波包变换遥感图像融合算法。结合IHS变换和小波包变换的优点,将匹配后的新全色分量和IHS变换后多光谱图像的亮度分量采用特征动态加权法,进行小波包融合。实验结果表明,该算法既增强了高分辨率图像的空间细节信息,又很好地保留了多光谱图像的光谱信息。
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