多源遙感圖像融合方法的研究.pdf

1、遙感是以不同空間、時(shí)間和頻譜分辨率提供不同電磁頻段的數(shù)據(jù)。為了更充分地利用這些數(shù)據(jù)資源，數(shù)字圖像融合技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生。 目前，研究的熱點(diǎn)是多光譜圖像和全色圖像之間的融合，目的是為了融合出新的圖像，它在提高空間分辨率的同時(shí)也保持了相當(dāng)?shù)墓庾V分辨率。 最流行的遙感圖像融合方法包括基于IHS(Intensity-Hue-Saturation)變換和基于PCA(PrincipalComponentAnalysis)變換的方法。這些

2、所謂的“成分替換方法”會(huì)導(dǎo)致融合圖像中出現(xiàn)光譜失真現(xiàn)象。高通濾波方法(HPF)和高通濾波器的選擇密切相關(guān)?；谛〔ㄗ儞Q(WaveletTransformation)的融合方法對于分解層次和小波基的選擇比較敏感，并且會(huì)因操作人員的不同，而有不同的效果。 目前基于統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)的方法開始被關(guān)注。Nishii等提出條件均值估計(jì)(CE)，Hardie等提出最大后驗(yàn)概率估計(jì)(MAP)，但它們都要求全色圖像和多光譜圖像高度相關(guān)，限制了使用范圍

3、。 本論文首先探討了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率算法在遙感圖像融合中的應(yīng)用。 其次，提出一種基于殘差和主成分分析的新方法，從圖像殘差恢復(fù)的角度研究遙感圖像融合問題。該方法借助于主成分分析方法對多光譜圖像的殘差圖像和全色圖像的殘差圖像進(jìn)行融合，恢復(fù)出多光譜圖像的高分辨率殘差圖像，從而實(shí)現(xiàn)多光譜圖像和全色圖像的融合，具有物理意義明確、實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)簡單、融合效果好的優(yōu)點(diǎn)。 另外，提出一種新的基于統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)的遙感圖像融合方法

4、。文中引入高分辨率多光譜圖像和低分辨率多光譜圖像之間的觀測模型，以及高分辨率多光譜圖像和全色圖像之間的觀測模型，并將上述兩個(gè)觀測模型聯(lián)立成一個(gè)貝葉斯線性模型。通過高分辨率多光譜圖像的協(xié)方差估計(jì)決定融合圖像的幅度，不僅解決傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)方法依賴于多光譜圖像和全色圖像相關(guān)系數(shù)的問題，而且算法自動(dòng)設(shè)置參數(shù)，在不需要人為干預(yù)的情況下取得了很好的融合性能。最后，本論文對遙感圖像融合在分類中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。 在上述研究的基礎(chǔ)上，完