论文摘要
遥感图像融合研究作为图像融合领域的一个重要分支,主要是研究如何综合利用不同航空遥感传感器所获取的图像信息,产生新的图像,以获取对同一事物或目标更为全面、客观及本质的认识。近二十年来,引起了世界范围内的广泛关注和研究热潮,成为解决海量数据的一种有效手段,尤其是随着IKONOS、Ouick Bird、SPOT-5等高分辨率遥感卫星的相继发射,遥感卫星图像的空间分辨率得到了很大的提高,使得高分辨率遥感图像的应用范围更加广泛。遥感图像融合的目的是充分利用多个待融合源图像中包含的冗余信息和互补信息,将这些信息智能化合成,产生比单一图像信息更精确、更可靠的描述和判决,融合后的图像应该更适合于人类视觉感知或计算机后续处理。本文主要针对高空间分辨率全色图像和多光谱图像的融合方法进行了研究。主要工作如下:（1）首先讨论了遥感图像融合的历史发展和研究现状,综述了常用的遥感图像融合方法,并比较了各种方法的特点;（2）图像预处理是进行融合前非常重要的一个阶段,其误差大小直接关系到融合图像的质量,因此,图像预处理是遥感图像融合的前提和基础。本文概述了图像预处理的方法,对遥感图像的几何校正、图像配准和直方图匹配进行了简要的介绍。本文从主观和客观两个方面介绍了目前对融合图像的评价标准,特别在客观评价标准上,分别从单一融合图像的统计特征、融合图像与标准参考图像的关系和融合图像与原始图像的关系三个方面对评价参量进行了分类总结;（3）小波分析具有多分辨率分析特征,在图像融合领域中得到了广泛应用。但是基于传统实数小波变换的融合方法存在移变问题。因此,针对此问题提出了基于对偶树复小波变换的融合方法。对偶树复小波变换在保持近似的平移不变性和良好的方向分析能力的同时,只引入有限的数据冗余,在其它领域取得了很好的效果。本文研究了基于对偶树复小波变换的遥感图像融合方法,利用多光谱图像丰富的光谱信息和全色图像丰富的空间信息之间的互补性,研究在尽可能保留原光谱信息的前提下,提高空间分辨率的像素级图像融合算法。理论分析和实验结果表明对偶树复小波变换比实数小波变换更适合于遥感图像的融合,完全可以替代实数小波变换的融合方法;（4）Curvelet是一种新的多尺度几何分析工具,比小波变换更加适合分析二维图像中的曲线或直线状的边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力。本文在研究了二代Curvelet变换原理和性质的基础上,提出了基于二代Curvelet变换的图像融合方法,将全色图像和多光谱图像进行二代Curvelet分解,然后在相应尺度上利用融合规则将Curvelet系数进行融合,最后进行重构得到融合图像。分别对多聚焦图像和遥感图像进行实验,实验结果验证了该方法的有效性。并在此基础上利用对偶树复小波变换平移不变性的特点和二代Curvelet变换“各向异性”的特点,将它们结合起米,形成基于对偶树复小波变换和二代Curvelet变换结合的融合方法。实验结果验证了本文方法的有效性,并再次验证了二代Curvelet变换是一种很好的多尺度几何分析工具,基于此变换的遥感图像融合算法能获得更佳的融合效果。
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标签：遥感图像融合论文; 对偶树复小波变换论文; 多尺度几何分析论文; 二代变换论文;