多光譜與全色遙感圖像融合算法的研究.pdf

1、對于大多數(shù)遙感應(yīng)用，為了探測地球表面上的優(yōu)良特性，人們需要空間分辨率最佳的圖像。此外，為了區(qū)分不同地面覆蓋物，高光譜分辨率圖像也同樣是最需要的。現(xiàn)代遙感衛(wèi)星提供的圖像，或者是高空間分辨率如全色圖像，或者是高光譜圖像如多光譜圖像。然而，對于某些應(yīng)用，需要改善多光譜圖像的空間分辨率。這個過程叫做銳化。這個過程需要在一個更高的空間分辨率圖像上來合成多光譜圖像，而這個高空間分辨率圖像是由另一種方式獲取的高分辨率的圖像。圖像融合的目的是獲取更高的

2、質(zhì)量信息，但是“更高的質(zhì)量”的確切定義要取決于實際應(yīng)用。在遙感領(lǐng)域的圖像融合算法，其主要目的就是保持數(shù)據(jù)的光譜和空間分辨率的保真度。通過比較不同的圖像融合技術(shù)分析顯示，雖然融合圖像的質(zhì)量有了很大的提高，但是上述要求的問題是仍需要進一步關(guān)注和研究。
　　 本文主要是以多光譜與全色圖像融合為核心領(lǐng)域而展開的研究。主要進行的研究工作有以下幾點:
　　 (1)分析多光譜與全色圖像融合的研究背景、研究意義以及研究現(xiàn)狀，列舉一些目前

3、在圖像融合領(lǐng)域存在的問題，并介紹今后的發(fā)展方向。
　　 (2)介紹圖像融合領(lǐng)域最常用的質(zhì)量評價方法和傳統(tǒng)的幾種算法，包含了主觀和客觀的質(zhì)量評價方法和基于HIS變換的融合算法、基于PCA變換的融合算法、基于lαβ變換的融合算法與基于Brovey變換的融合算法。最后，對這些傳統(tǒng)的融合方法進行了實驗分析，并依據(jù)質(zhì)量評價標(biāo)準對這幾種融合方法進行了評價，引入了基于HIS變換的融合框架。
　　 (3)對平移不變離散小波變換SIDWT

4、的研究，首先介紹了傳統(tǒng)的小波變換，分析了小波變換的優(yōu)缺點，引出了SIDWT變換。并根據(jù)SIDWT變換理論，提出了基于區(qū)域特征的SIDWT融合方法，著重對融合規(guī)則進行了詳述，給出了融合流程，并進行實驗分析和對比，驗證了該算法的有效性。
　　 (4)詳細闡述了拉普拉斯變換和基于梯度的結(jié)構(gòu)相似度GSSIM理論，基于此，提出了基于遺傳算法的拉普拉斯圖像融合算法。對融合規(guī)則進行了詳述，并對第一層使用了遺傳算法進行融合，對遺傳算法中的標(biāo)函數(shù)