多源遙感圖像融合算法及其效果評價研究.pdf

1、隨著遙感技術的發(fā)展，涌現出大量同一區(qū)域的多光譜、高分辨率、多時相的圖像數據，然而受傳感器物理上的限制，大量單一傳感器獲得圖像的光譜、空間分辨率呈現逆相關的關系。在遙感圖像的應用需要日益增多的情況下，如何充分利用全色圖像與多光譜圖像之間的互補性與冗余性，獲得一幅高空間、高光譜分辨率的融合圖像的問題成為現今遙感應用領域的研究熱點。
　　在遙感影像融合技術中，融合技術的千差萬別使得影像質量評價對評判不同影像融合結果起著關鍵作用，如何準確

2、地評價融合質量也成為了影像融合的一個重要組成部分。為此，針對現有遙感圖像融合算法存在的光譜失真及空間細節(jié)丟失的問題，提出一種非下采樣Shearlet變換(NSST)與稀疏表示(SR)相結合的圖像融合算法。并為了更準確、全面的評價其融合效果，構建了一種新的無參考圖像下的全局評價指標。研究工作主要包括如下來三個方面:
　　1)構建了一種非下采樣Shearlet變換(NSST)與稀疏表示(SR)相結合的遙感圖像融合算法。該算法利用NSS

3、T多尺度、多方向及平移不變的特性對多光譜圖像亮度分量與全色圖像進行變換分解，并根據稀疏表示能夠有效捕捉圖像結構特征的特點，對低頻分量采用基于結構相關性的稀疏表示加權融合規(guī)則，從而減少光譜失真，對高頻分量則利用基于改進的拉普拉斯能量和的方法，以保留細節(jié)信息。
　　2)為了對融合算法進行更精確、更客觀的評價，構建了一種新的無參考圖像下的全局評價指標。該指標一方面保留了傳統綜合評價指標QNR(Quality with NoReferen

4、ce)中波段相對關系的求解來評價融合結果，并引入CMSC(CompositeSimilarity Measure)來保證圖像的平移不變性，另一方面也結合了JQM(Joint QualityMeasure)方法獲得融合前后圖像的直接差異，從光譜保持與空間細節(jié)信息保持兩個方面來評價融合圖像，形成新的綜合評價指標。
　　3)實驗以WorldView-2不同場景下的影像為數據源，將新的融合算法與傳統的IHS、AIHS、IHS-WV、IHS