多源遙感圖像融合光譜保真算法與評(píng)價(jià)研究

1、多源遙感圖像融合光譜保真算法與評(píng)價(jià)研究多源遙感圖像融合光譜保真算法與評(píng)價(jià)研究【摘要】：隨著傳感器以及相關(guān)遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感圖像應(yīng)用到生活中的各個(gè)領(lǐng)域，但是遙感圖像的多光譜和高分辨率面臨著無法在同一張影像上同時(shí)生成這一技術(shù)瓶頸，因而學(xué)者們提出了各種傳統(tǒng)圖像融合算法用于彌補(bǔ)這一缺陷，但是融合后的圖像一般都有嚴(yán)重的光譜扭曲失真，本文針對(duì)于這一問題參考?xì)w納了現(xiàn)有的光譜保真算法的研究以及融合算法的有效性的評(píng)價(jià)機(jī)制，據(jù)此來評(píng)估以后圖像融合的發(fā)展趨

2、勢(shì)。【關(guān)鍵詞】：圖像融合光譜保真融合算法效果評(píng)價(jià)1.引言引言遙感技術(shù)經(jīng)過二十多年的迅猛發(fā)展，各種面向復(fù)雜應(yīng)用背景的多平臺(tái)、多時(shí)相、多光譜和高分辨率衛(wèi)星和機(jī)載遙感系統(tǒng)大量涌現(xiàn)，已被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域（柴勇，2009）。遙感傳感器的分辨率從最初的幾十米提高到目前的幾十厘米，如美國Geoeye公司在2008年發(fā)射的遙感衛(wèi)星甚至把分辨率提高到0.41m。然而遙感圖像分辨率不斷提高仍然無法滿足人們對(duì)遙感圖像的空間信息和光譜信息的豐富性及準(zhǔn)確

3、性的要求。因?yàn)樵谶b感成像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中空間分辨率和光譜分辨率不可兼得有兩個(gè)原因:(1)受遙感器的輻射度量特性的影響傳感器在感應(yīng)來自目標(biāo)物反射或輻射的電磁波的能力是有限的而多光譜成像系統(tǒng)的光譜帶寬很窄同樣高空間分辨率系統(tǒng)的瞬時(shí)視場(chǎng)很小總得犧牲其中的一個(gè)。(2)傳感器所能采集的數(shù)據(jù)量的限制以及從遙感衛(wèi)星向地面站傳輸數(shù)據(jù)的能力的限制(李春華2008)。因此，遙感圖像越來越多的用算法層面去進(jìn)行處理，遙感圖像融合應(yīng)運(yùn)而生。遙感圖像融合技術(shù)是指將由多

4、源通道所采集的同一目標(biāo)的圖像經(jīng)過一定的處理，提取各通道的信息來復(fù)合多源遙感圖像，綜合形成統(tǒng)一圖像或綜合利用各圖像信息的技術(shù)（王海暉，2003）。很多的圖像融合算法，如IHS變換法，Brovey變換法，主成分分析法，高通濾波等傳統(tǒng)的遙感圖像融合算法得到了廣泛的應(yīng)用。但是融合后的圖像一般都有嚴(yán)重的光譜扭曲失真?；谶@一缺陷有學(xué)者提出了各種改進(jìn)算法:傳感器光譜響應(yīng)函數(shù)SKF；基于統(tǒng)計(jì)原理的Gramscht、PCIpansharp融合方法；小波

5、變化的多分辨率分析與IHS變換疊加融合法以比值(竇聞2011).圖2是IKONOS衛(wèi)星搭載的全色和多光譜傳感器各波段的光譜響應(yīng)函數(shù).Spectralresponsefunctions(SRF)fIkonos2bs(竇聞2011)圖2竇聞等(2011)在對(duì)傳感器光譜響應(yīng)函數(shù)(SRF)的分析基礎(chǔ)上，將三種基于SRF的審問細(xì)節(jié)調(diào)制參數(shù)構(gòu)建方法，與高斯高通濾波提取的空間細(xì)節(jié)信息結(jié)合，產(chǎn)生3種基于SRF的遙感圖像融合方法。融合方法首先是對(duì)Dou（

6、2007）基于線性正交變換的分量替換融合方法的數(shù)學(xué)推導(dǎo)而建立的GCOS模型（如下（1）式）進(jìn)行改進(jìn)：VhMSi=VLMSiωtδ（1）（其中：VhMSi為i波段的融合結(jié)果，VLMSi為低分辨率多光譜數(shù)據(jù)的相應(yīng)波段，ωt為逆變換矩陣的第一列構(gòu)成向量，δ為從高分辨率全色數(shù)據(jù)中提取的空間細(xì)節(jié)信息）把ωt改為為空間細(xì)節(jié)調(diào)制參數(shù)；把δ改為空間細(xì)節(jié)信息，即高分辨率全色數(shù)據(jù)與低分辨率多光譜數(shù)據(jù)尺度上的全色數(shù)據(jù)估計(jì)值之問的差值。這樣，就避免了GCOS模

7、型中由于直方圖匹配等過程造成的空間細(xì)節(jié)信息定義的模糊（竇聞2011）?；谶@一改進(jìn)模型，即可得出三種基于SRF的融合方法：（1）SRFLIN—HP方法：基于線性關(guān)系估計(jì)調(diào)制參數(shù)，其取值為多光譜傳感器i波段的光譜響應(yīng)函數(shù)覆蓋的面積與全色傳感器光譜響應(yīng)函數(shù)覆蓋的面積的比值；（2）：SRFPROJ—HP方法：基于特征空間投影關(guān)系估計(jì)調(diào)制參數(shù)，其取值為特征空間中MS各波段與亮度分量之間的投影關(guān)系；（3）：SRFPROB—HP方法：基于條件概率估