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基于像素级的遥感图像融合算法研究

孙丽真  
【摘要】: 为使多光谱图像和高空间分辨率图像的融合达到更好的光谱质量,并获得更多的空间细节信息,论文主要对像素级变换域的遥感图像融合算法进行了深入研究,提出了一种变换域中区域融合的融合框架和一种改进的匹配测度,并对三种变换工具下的融合算法做了分析与改进。 论文在IHS变换和多分辨率分析的基础上,分析了Mallat小波变换的原理并提出了基于局域方差的加权融合改进算法,在一定程度上改善了融合图像的质量。在分析DT-CWT变换的基础上,结合IHS变换对基于梯度的加权融合算法进行了改进,使图像的融合质量有了进一步的提高。 将非下采样Contourlet变换(NSCT)引入到图像融合中,根据分解后的不同层次的特点采用不同的融合准则,并针对分解后各层图像具有相同尺寸的特点,进行了信息的附加,弥补了小波变换的方向表现能力不足以及无平移不变性的缺点,使得融合图像的光谱质量和空间质量同时到了均衡和提高,是一种切实可行的融合算法。 实验结果证明,基于Mallat小波的局域方差选择算法和DT-CWT的改进算法都在一定程度上提高了融合质量,有一定的可取性;三种变换工具中,由于NSCT具有好的方向选择性和平移不变性以及可进行信息附加的特点,可更好的用于图像融合的分析;在融合准则上不同的分解层次应根据像素的相关性和独立性采用不同的融合准则;另外,图像融合的质量评价也很重要。


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