基于多小波的高分辨率圖像與多光譜圖像融合研究.pdf

1、隨著各種新型遙感衛(wèi)星傳感器的不斷涌現(xiàn)，可用的多光譜、高空間分辨率的遙感圖像數(shù)據(jù)日益劇增。但由于觀測(cè)的限制和設(shè)計(jì)的原因，各種傳感器有自己的特性，所以圖像融合要充分的利用這些傳感器的特性，不僅可以彌補(bǔ)單一圖像信息的不足，而且有效增強(qiáng)圖像的信息分析能力。遙感圖像融合是一門綜合多種學(xué)科的學(xué)科。本文在基于像素級(jí)融合的基礎(chǔ)上，以遙感圖像中多光譜圖像和全色圖像為例，研究如何充分利用兩者的優(yōu)勢(shì)，在多光譜圖像保持光譜信息基礎(chǔ)上盡可能融合全色圖像的空間細(xì)節(jié)

2、特征。
　　本文首先介紹了遙感圖像融合中成熟的融合方法和圖像融合評(píng)價(jià)方法以及與像素級(jí)圖像融合相關(guān)的圖像配準(zhǔn)，并將這些方法用于圖像融合并進(jìn)行相關(guān)的實(shí)驗(yàn)比較。然后介紹了被廣泛使用的小波變換方法，然而它不是很完美，但是單小波的擴(kuò)展-多小波變換，能同時(shí)具有對(duì)稱性、正交性、短支撐性和二階消失矩等優(yōu)良性質(zhì)，因此在圖像處理方面具有單小波所不具有的優(yōu)點(diǎn)。
　　研究了多小波變換的特性之后，發(fā)現(xiàn)了它獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，所以使用 GHM多小波變換來(lái)分析圖

3、像詳細(xì)信息(各個(gè)方向的高頻和低頻信息)。由于采用多小波分析圖像使用的是矢量分解，所以分解后的子頻信息應(yīng)該利用這種分解特性，故而低頻信息采用矢量融合的方式保留光譜信息。
　　在圖像的信息表示時(shí)，IHS是符合人類的視覺，我們常使用的RGB彩色空間表達(dá)并不能代表人眼的感知，所以本文在進(jìn)行圖像融合之初，先使用了IHS變換將 RGB彩色圖像變換到 IHS空間以分離出亮度(I)、色調(diào)(H)以及飽和度(S)信息在進(jìn)一步的處理。
　　PCN