多傳感器遙感圖像信息融合算法研究.pdf

1、本文首先介紹了遙感圖像融合的基本概念，國(guó)內(nèi)外遙感圖像融合技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)，討論了圖像融合預(yù)處理步驟(包括幾何校正、配準(zhǔn)等處理)。然后，對(duì)像素級(jí)融合中的IHS變換、主成分分析(PCA)、小波變換(WT)等方法進(jìn)行了深入研究。 為了充分利用各源圖像所包含的信息，針對(duì)不同傳感器圖像所具有的特征，在分析傳統(tǒng)小波融合方法特性的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了基于特征積的PCA-CWT遙感圖像融合算法和基于區(qū)域特征加權(quán)的IHS-CWT遙感圖像融合算法

2、。 所提出的基于特征量積的PCA-CWT遙感圖像融合算法，對(duì)多譜圖像進(jìn)行PCA變換。然后，將匹配后的全色圖像與第一主分量以特征量積的融合準(zhǔn)則，進(jìn)行小波圖像融合。對(duì)來自不同場(chǎng)景的，不同衛(wèi)星的多光譜和全色圖像進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合后的圖像在主觀視覺效果與客觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上都優(yōu)于傳統(tǒng)融合算法，其保持光譜信息與增強(qiáng)圖像的空間細(xì)節(jié)信息的性能均得到了提高。 所提出的基于區(qū)域特征加權(quán)的IHS-CWT遙感圖像融合算法，結(jié)合IHS變

3、換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，將匹配后的新全色分量和IHS變換后多光譜圖像的亮度分量采用多元特征動(dòng)態(tài)加權(quán)法，進(jìn)行小波融合，從而使融合圖像在保持光譜信息和提高空間分辨率兩個(gè)方面綜合性能達(dá)到較好平衡。對(duì)來自不同場(chǎng)景的，不同衛(wèi)星的多光譜和全色圖像進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法既融入了高分辨率圖像的空間細(xì)節(jié)信息，又很好地保留了多光譜圖像的光譜信息。 所提出的兩種新融合算法綜合利用了傳統(tǒng)算法的優(yōu)點(diǎn)，使用圖像區(qū)域內(nèi)多個(gè)特征進(jìn)行融合判決，融合后的圖