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多源遥感图像融合技术研究

张亚峰  
【摘要】:遥感技术的发展为人们提供了海量的卫星监测数据。由于卫星传感器等因素的限制,这些图像数据不能很好的反映观测目标的详细信息。多源遥感图像融合技术为人们充分利用多源遥感图像提供了一种有效的方式。 论文的主要工作如下: 提出了一种基于Curvelet变换的新融合策略。Curvelet变换分解系数中,低频系数主要包含的是光谱信息,本文中采用一种基于局部窗口标准差的系数加权处理策略,这种处理方法能够保留源多光谱图像的全部光谱信息,同时引入源高分辨率图像的空间细节信息;高频系数主要包含了空间细节信息,图像中越清晰的部分,其能量就越高,在本文中采用一种基于结构相似度的局部能量系数处理策略,它能够有效的聚合高能量部分,提升融合结果的空间分辨率。 提出了一种基于2DPCA和Curvelet变换相结合的融合新算法。2DPCA变换能够较好的保持源多光谱图像的光谱信息,同时,能大幅度提升融合结果的空间分辨率; Curvelet变换融合算法对于图像的边缘及纹理细节等几何特征有较好的表现能力,能够较好的提升融合图像的空间分辨率。本文提出了一种基于2DPCA和Curvelet变换相结合的遥感图像融合新算法,以结合它们的优点,达到更好的融合效果。 设计融合实验,利用主、客观评价指标对融合结果进行分析。利用QuickBird卫星数据,对文中提到的算法设计了仿真实验。对实验结果的分析表明:改进的Curvelet算法和新算法的融合结果,视觉效果好,地物特征清晰,在光谱信息方面接近原始多光谱图像,同时大幅度提升了待融合图像的清晰度和空间分辨率。


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