遙感圖像的融合及應用.pdf

1、近些年來，圖像融合已成為圖像理解和計算機視覺領域中的一項重要而有用的新技術，多源遙感圖像數據融合也成為遙感領域的研究熱點，其目的是將來自多信息源的圖像數據加以智能化合成，產生比單一傳感器數據更精確、更可靠的描述和判決，使融合圖像更符合人和機器的視覺特性，更有利于諸如目標檢測與識別等進一步的圖像理解與分析。它在軍事、民用方面有著極為廣泛的應用。本文對來自不同途徑的多源遙感圖像的融合方法及其應用進行了研究，主要工作如下：圖像空間配準是多源遙

2、感圖像融合前非常重要的一步，其誤差大小直接影響融合結果的有效性，它是進行多源遙感圖像數據融合的前提與基礎。在研究了信號的傅立葉變換的性質和特點的基礎上，將傅立葉相位相關技術進行擴展，用于實現遙感圖像自動配準。該方法的主要優(yōu)點是在不需要尋找控制點和傳感器參數的情況下進行圖像自動配準。通過對數-極坐標變換、利用傅立葉變換的比例特性、旋轉特性和相位相關技術確定圖像間的比例、旋轉和平移關系，實驗結果表明了此方法的可行性和有效性。提出了一種基于互

3、信息相似性判據的分層遙感圖像配準方法，通過小波變換構造圖像金字塔，從金字塔的最頂層開始搜索，根據互信息最大的原則確定圖像間的變換參數，并作為下一層搜索的粗略位置，然后逐層細化，實現由粗到細的搜索過程。將此算法應用于遙感圖像，得到了有效、精確的配準結果。在分析了基于傅立葉變換的配準方法和基于互信息準則的分層配準方法的優(yōu)缺點的基礎上，提出了將傅立葉變換和基于互信息相似性判據相結合的分層圖像配準方法，克服了基于互信息的分層配準方法耗時長的缺點

4、，且利用分層細化的搜索策略增加了基于傅立葉變換的的誤差修正過程，提高了配準精度。分析了多源遙感圖像融合的層次、模型、結構及其特點，著重研究和分析了像素級多源遙感圖像融合的概念、方法，對多源遙感圖像融合效果的評價方法進行了深入的研究，在已有的評價方法的基礎上將它們進行了整理、分類，提出和建立了一套對圖像融合效果及融合方法性能進行定性、定量評價的方法和準則。研究和分析了幾種常用的多源遙感圖像的方法（包括多光譜圖像的融合方法）：直接平均法、H

5、IS變換法、Borvey法、主成分分析法和高通濾波法等，通過實驗比較了這幾種方法的性能及光譜扭曲情況，給出了這些方法各自的優(yōu)缺點及適用范圍。重點研究了基于多分辨率分析的遙感圖像融合方法，將多分辨率分析的方法分為無方向性和具有方向性兩大類，對于無方向性金字塔，介紹了拉普拉斯金字塔、對比度金字塔和比率金字塔等，詳細介紹了圖像的這三種金字塔的構建、重構及融合過程，并通過大量的實驗對不同的金字塔類型、不同的分解層、不同的融合方式，及不同區(qū)域的大

6、小對融合結果的影響進行了分析和比較，得出了一些重要的結論。這些結果對后續(xù)的工作有很重要的指導作用和借鑒作用對于具有方向性的多分辨率分析方法，提出了基于方向性梯度金字塔和基于小波變換的像素級圖像融合方法，對它們的分解、重構以及圖像融合過程進行了深入的研究和分析，并將其應用于遙感圖像的融合處理中?？紤]到旋轉及平移不變性，提出了基于易操縱（steerable）金字塔變換的圖像融合方法，在對其特點、性能、分解及重構分析和研究的基礎上，將其應用于

7、遙感圖像的融合處理中。并在此基礎上提出了基于融合的目標檢測思想。研究了基于數學形態(tài)學的圖像目標檢測方法，并且針對在一些遙感圖像中由于目標不清晰或者由于背景復雜，使得對單幅圖像進行目標的檢測變得困難的問題，提出了基于融合的數學形態(tài)學目標檢測方法，為復雜背景下的遙感圖像弱目標檢測提供了新的思路和方法。這也從實際的應用上說明了圖像融合的重要性和實用性。綜上所述，本文較全面、深入、系統地研究了不同遙感圖像的配準、融合的原理、方法及其性能評價，及