多源遥感图像像素级融合

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1、多源遥感图像像素级融合摘要多源遥感图像像素级融合的要点是如何在极大地提高多光谱影像的空间分辨率的同时，最大限度的抑制了光谱退化。本文从空间域和变换域两个研究方向入手，将影像的特征信息考虑到融合规则中去，提出了例如基于影像局部统计特性的遥感影像融合、基于影像局部光谱特性的遥感影像融合、基于灰度调制和不可分离小波变换的遥感图像融合、基于多特征的城市遥感图像融合等新算法；基于多源遥感图像融合理论和新的算法，构建了具有自主知识产权的软件平台，取得的主要研究成果如下：1．针对空间域像素级图像融合方法的研究，提出了基于影像局部统计特性的遥感影像融合方法。传统的mS方法扭曲了多光谱图像原始的光谱

2、特性，产生了光谱退化现象；而脚融合方法的优点在于很好地保留了原多光谱图像的光谱信息，但其不足之处则在于高通滤波器的选择对融合结果的影响很大。在对传统的mS方法产生光谱退化的原因进行了详细分析的基础上，根据遥感影响的局部统计特性，提出了一种结合胛和妇瓶的算法，即基于图像局部统计特性的遥感图像融合方法，并对融合结果进行了定量评价。2．针对基于变换域的图像融合规则的研究，提出了基于影像局部光谱特性的遥感影像融合方法。图像进行小波变换后，低频、高频信号具有不同的特点，根据遥感图像的应用需求，对低频和高频分别选择不同的融合规则，提出了基于遥感图像的局部光谱特性、结合遥感图像的局部相关矩和局部

3、方差进行融合的方法，并对融合结果进行了定量评价。3．针对把基于空间域和基于变换域融合方法相结合的研究，提出基于灰度调制和不可分离小波变换的遥感图像融合方法。对来自不同传感器、具有不同分辨率比例的遥感图像来说，用灰度调制的方法，图像之间的融合就会很难选择合适的滤波器核的尺寸；不可分离小波框架(NWDT)分解具有平移不变性，有利于图像融合。把基于空间域的灰度调制法与基于变换域的NWDT相结合，对遥感图像进行融合。在对原始全色图像进行Ⅳ陟Dr分解以后，以小波分解系数作为调制系数，对多光谱图像的3个通道分别进行调制。4．针对城市遥感图像融合的研究，提出了基于多特征的城市遥感图像融合方法。在

4、分析城市遥感图像特征的基础上，对多光谱图像和相应的高分辨率图像进行融合。融合过程中，为了充分利用城市遥感图像的多个特征信息，提出了非线性的模糊融合规则。与仅依靠单个特征进行融合的算法相比，根据多个特征进行融合，融合的各项指标都比较好。5．本文以“数字上海”项目为背景，基于EM吁／皿屺软件平台，进行了空间信息处理开发平台的体系结构设计和模块功能实现。以上海市卫星和机载两大类多源遥感图像数据为内容，利用空间信息处理开发平台，实例分析了多源遥感图像特征信息融合在数字城市(上海)中的典型应用。关键词：多源遥感图像处理，空间信息处理开发平台，图像融合，特征信息，特征提取，软件体系结构设计Re

5、searchonPixel--LevelImageFusionforMulti--SourceRemoteSensingImagesAbstractThecharacteristicofmulti：sourceremotesensingimagefusionishowtogetthemaximumspatialresolutionwhilethecolordistortionkeepsleast．Inthispaper,somealgorithmsbasedonspacedomainaswellastransformdomainareresearched．Thefeatureinf

6、ormationofimageismergedintofusionrules．Somenewalgorithmsareproposedsuchas"remoteimagefusionbasedonlocalstatiSticalcharacteristics，remoteimagefusionbasedonlocalspectralcharacteristics，multi-spectralimagefusionusingintensitymodulationandnon—separablewaveletframe，fusionofurbanremoteimagebasedonmu

7、lti—characteristics．Atthesametime，aspatialinformationprocessinganddevelopmentplatform，self-owningpropertyright，isdesignedandestablishedbasedonthetheoriesofmulti-sourceremotesensingimagesfusion．Themainachievementsofthisdissertationaresum