论文摘要
多传感器图像融合是根据单一传感器图像间的互补和冗余特性,运用一定的算法对多传感器图像进行处理,得到一幅比单一传感器图像更加精确、完整和可靠的新图像。图像融合有利于实现多传感器间的优势互补,通过只保留融合图像而减少了图像的数据量,所以在军事和民用等方面具有广阔的应用前景,是目前图像处理领域的一个研究热点。按图像信息的抽象程度,可以把图像融合分为像素级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。其中,像素级融合是特征级融合和决策级融合的基础,它能提供其它层次融合中所不具有的、更加丰富的细节信息,有利于对图像进行进一步的分析和处理。本文研究的就是像素级图像的融合。首先,阐述了图像融合的基本概念、图像融合的层次,介绍了图像融合的研究背景和意义、发展状况,以及当前的研究热点,概述了像素级图像融合的分类和常用的评价指标。其次,介绍了基于小波变换的基本原理,对基于小波变换的多种融合算法进行了深入研究和实验仿真。在总结几种基于小波变换的多聚焦图像融合特点的基础上,针对如何兼顾保留源图像更多的融合信息和保证融合图像具有更好的边缘的问题上,提出了一种基于纹理能量特征的图像融合算法,使用这一算法有效地提高了融合图像的质量。此外,本文研究了几种常用的遥感图像融合算法,并用全色图像与多光谱图像的融合进行了实验仿真。针对Brovey变换融合法遇到的全色图像与多光谱图像光谱响应不一致的问题,提出了一种基于光谱修正的Brovey变换融合法,通过编程仿真,发现此方法在提高多光谱图像空间分辨率的前提下,能够充分利用原多光谱图像的光谱信息,特别是在图像中比较暗的区域,更能够突出图像中地物信息,极大地支持了对地物的识别和分类。最后,对本文的工作做了总结,并针对不足提出了未来的研究方向。本文选用了多幅源图像做了融合的仿真实验,得出了一些具有参考价值的结果。本文的创新之处主要有以下几点:(1)定义了两个用于图像多方向纹理检测的纹理模板,通过实验仿真,证明了可以有效地检测出图像在多个尺度上的多方向纹理分布;(2)提出了一种小波域基于纹理能量特征的图像融合算法,由实验得出,该方法可以保留源图像较多的信息量,且能够提高融合图像的清晰度;(3)提出了一种基于光谱修正的Brovey变换图像融合法,该方法作为Brovey变换图像融合法的一种改进算法,能充分利用原多光谱图像的光谱信息,突出图像中更多的地物信息,对地物识别和分类很有意义。
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