基于局部特征的多光譜與全色圖像融合算法研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，同一衛(wèi)星裝載多個不同的傳感器來獲取遙感圖像。多光譜傳感器獲取的多光譜圖像的主要特點是具有豐富的光譜信息但空間分辨率低，全色傳感器獲取的全色圖像是一幅具有高空間分辨率的灰度圖像。因此利用圖像融合技術(shù)將這兩種具有互補信息的圖像進行融合可以得到一幅空間分辨率高的多光譜圖像。本文以全色圖像與多光譜圖像的空間分辨率之比為2∶1和4∶1為研究對象，以提高多光譜空間分辨率和減少光譜損失為目標，展開全色圖像與多光譜圖像的融合算法研究

2、。
　　以全色圖像與多光譜圖像空間分辨率之比為2∶1為研究對象，分析指出現(xiàn)有算法得到的多光譜融合圖像中存在光譜失真或者細節(jié)信息過少等問題。為此，本文提出了一種基于局部相關(guān)性的遙感圖像全色銳化算法。該算法首先對插值放大后的多光譜圖像和原始全色圖像分別作相同層數(shù)的NSCT分解。然后，在相應(yīng)低頻子帶分別計算待融合像素點的局部相關(guān)系數(shù)與四階相關(guān)系數(shù)，如果局部相關(guān)系數(shù)大于四階相關(guān)系數(shù)，用全色圖像的高頻系數(shù)替代多光譜圖像的高頻系數(shù);反之，保持

3、多光譜圖像的高頻系數(shù)不變。最后，將多光譜圖像的低頻系數(shù)和替換后的高頻系數(shù)進行NSCT逆變換得到融合圖像。實驗結(jié)果表明，該算法不僅提高了多光譜圖像的空間分辨率，同時也較好地保留了多光譜圖像的光譜特征。
　　當全色圖像與多光譜圖像空間分辨率之比為4∶1時，直接對低分辨率多光譜圖像采用一般的插值方法放大4倍會給融合結(jié)果帶來光譜損失。為此，本文設(shè)計了一種基于字典訓(xùn)練和區(qū)域特征的多光譜圖像融合算法。該算法主要從放大方法和高頻融合規(guī)則兩個方面

4、進行算法設(shè)計，首先采用基于字典訓(xùn)練的全色銳化算法對低分辨率多光譜圖像放大，該方法放大后的多光譜圖像保留了源圖像的更多光譜特征，減少了插值方法對融合結(jié)果造成的光譜失真。然后，采用基于字典訓(xùn)練的多光譜圖像的低頻系數(shù)作為融合圖像的低頻系數(shù)，以保留更多的光譜信息;同時，高頻融合規(guī)則采用基于局部區(qū)域方差匹配度進行融合系數(shù)的選取，以更多地增強多光譜圖像的細節(jié)紋理信息。最后，將基于字典訓(xùn)練的多光譜圖像的低頻系數(shù)和融合后的高頻系數(shù)進行NSCT逆變換得到