多源遙感圖像素級融合方法研究.pdf

1、目前，圖像融合技術在軍事、醫(yī)學、商業(yè)、交通、環(huán)境等諸多領域都得到了廣泛的應用。本文對幾種常見的傳統(tǒng)圖像融合方法進行了系統(tǒng)地研究，提出了基于改進的小波變換進行圖像融合的方法。通過對典型相關分析(CCA)和多重典型相關分析(MCCA)理論的深入分析，探討了將CCA和MCCA用于遙感圖像像素級融合的基本策略和方法。 論文的主要研究和創(chuàng)新性工作包括如下幾個方面： (1)采用基于熵理論的Forstner算子及SIFT特征點提取的圖

2、像配準算子對圖像進行配準。對于SIFT特征點提取算法，為了加快運算速度，本文沒有采用Lowe提出的建立四階五層金字塔的做法，而是建立一階六層圖像金字塔，圖像大小與原圖像一樣。在特征點匹配后，針對可能出現(xiàn)一對多的特征點對，本文將相關系數(shù)作為評價因子去除誤匹配點，這樣仿射變換后的圖像更為準確。 (2)研究并實現(xiàn)了幾種常見的傳統(tǒng)圖像融合方法，如基于加權平均，PCA，HIS，Brovey等融合方法。對Brovey融合方法進行了改進，合理

3、地提升了圖像三個波段的亮度和清晰度，減少了光譜扭曲程度，提升了Brovey融合方法的性能。 (3)深入探討了基于小波變換的圖像融合方法。針對不同類型的圖像融合采取了不同的方法。相同之處在于都引入了參考圖像，高頻系數(shù)都是采取原圖像與參考圖像中高頻系數(shù)取大的原則；而在參考圖像的選取和低頻系數(shù)的合理選擇上采取不同的策略。 (4)本文給出了基于CCA的方法進行兩幅圖像融合的解決方案。給出了一種CCA與小波變換相結合的圖像融合方法