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《北京建筑大学》 2018年
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遥感影像压缩感知与融合算法研究

李现虎  
【摘要】:随着航空、航天及遥感科学技术的发展,携带各种传感器的遥感卫星不断发射升空,大量具有不同空间、光谱分辨率的遥感影像数据呈现井喷式增长。尤其是近年来各国逐步发展各类高分民用遥感卫星,使得大量遥感数据被应用于生活、工作及各项研究中。而如何通过获取的现有影像数据,得到精确、全面地符合不同领域需求的遥感数据影像信息,成为当前迫切需要解决的关键问题。传统研究中,人们大多采用基于像素级的影像融合算法,来获得包含自己研究、应用所需要的遥感影像数据。但随着遥感影像分辨率的提高,需要处理是数据量的增大,传统像素级影像融合由于需要对影像所有像素信息进行处理,其已经逐渐不能满足大数据处理的需求。随后,学者根据压缩感知(Compressive Sensing,CS)算法特点,提出一种新的基于压缩感知(CS)算法特点的遥感影像融合算法,该算法通过对少量压缩采样数据进行融合处理,在获取同时包含全色影像分辨率信息及多光谱影像的光谱信息的融合影像数据时,减少了数据的计算量,在一定程度上能够缓解目前遥感影像应用中对于巨大数据量处理的需求。本文把分块的方法应用于压缩感知的影像融合过程中,同时采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求其最优融合系数,提出了一种基于粒子群优化算法的分块压缩感知影像融合算法(PSO-BCS)。该算法在影像融合过程采用分块的理论,减少了算法运行过程中的内存占用量,降低了程序运行对于计算机硬件的需求;另外粒子群优化算法求取融合系数,解决了传统经验值融合时融合系数不能随着待融合数据变化而自适应的问题。在实验中,为了验证算法的通用性,采用不同的空间分辨率和光谱分辨率影像进行融合,分析融合图像中不同目标信息的特点。高分辨率影像数据选用GF-2卫星影像(真彩色组合band321),低空间分辨率影像数据选用Landsat 8卫星影像数据(真彩色组合band432)。实验部分首先对常用的像素级遥感影像数据融合算法(彩色空间变换HIS融合、主成分分析变换PCA融合、色彩标准化变换Brovey融合)进行了分析和实现,然后对改进前的压缩感知(CS)影像融合算法及本文算法PSO-BCS进行分析及实现。对实验结果分别从主观目视效果评价内容和客观评价指标进行了评价。其中主观评价过程主要是结合不同地物进行了细节方面的对比,从融合结果的色度、亮度、饱和度等光谱特征、融合影像的目视空间分辨能力提升和融合影像中地物边缘及纹理细节的增强显示三个方面进行了评价分析。客观评价过程是通过五种不同的客观评价指标参数对融合影像效果进行评价,评价的内容涉及到影像的信息量评价、光谱信息保持度评价和影像中地物边缘信息及纹理清晰度的评价。结果发现,本文算法得到的融合影像细节纹理更为清晰,地物边缘信息改善较为明显,同时对于光谱信息的保持相对较好。
【学位授予单位】:北京建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:P237

【参考文献】
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