多光譜與全色遙感圖像融合算法研究.pdf

1、在遙感技術中，為了探測地球表面的地物特性，需要空間分辨率良好的圖像，全色圖像可以很好地完成這一目的。同時，為了區(qū)分地表上的不同覆蓋物，多光譜圖像同樣也必不可少。而現(xiàn)如今遙感衛(wèi)星能夠提供的圖像只能是高空間分辨率的全色圖像或者是低空間分辨率的多光譜圖像，而通過圖像融合就可以實現(xiàn)高分辨率的多光譜圖像，這便是圖像融合的意義所在。
　　本文主要是針對多光譜圖像和全色圖像融合為核心而開展的研究。針對這一問題主要研究了以下內(nèi)容:
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2、)介紹分析遙感技術中多光譜圖像與全色圖像融合的目的和意義，以及現(xiàn)如今國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。
　　(2)介紹了在圖像融合前必不可少的環(huán)節(jié)即圖像配準和圖像融合的概念和層次。也著重闡述了現(xiàn)如今圖像融合領域的評價標準，包含主觀評價指標和客觀評價指標，其中客觀評價指標包括信息熵、均值、標準差、平均梯度等。同時分析了四種比較常見的傳統(tǒng)算法，分別為Brovey變換法、IHS變換法、PCA變換法以及高斯濾波法。最后，對這四種傳統(tǒng)融合算法進行實驗仿真，

3、并根據(jù)評價方法對仿真結(jié)果進行評價，得出其中相對較好的兩種算法為IHS變換法和PCA變換法。
　　(3)針對IHS變換法進行改進。介紹了小波變換的理論知識和在圖像融合領域的應用。針對小波變換的平移變異性問題，引入SIDWT變換，提出了一種基于區(qū)域分割的圖像融合算法，著重對圖像融合規(guī)則進行詳述，給出實驗流程，并進行實驗仿真分析和比較，驗證該算法的有效性。
　　(4)針對PCA變換法進行改進。詳細闡述了Contourlet變換的原