多源遥感图像融合相关技术研究

【摘要】： 多源遥感图像融合是多源遥感图像信息系统中一种重要的图像处理技术。随着遥感技术的飞速发展,多源遥感图像融合的应用已从军事领域拓展到摄影测量、资源普查、环境监督等民用化领域,如何实现高性能的多源遥感图像融合是本领域亟待解决的重大问题。本文针对多源遥感图像融合的相关技术展开研究,主要研究工作如下: (1)提出一种基于边缘的多源遥感图像配准方法。采用基于Contourlet模极大值边缘检测算法进行边缘特征提取,结合边缘一致性检测方法去除图像中存在的伪边缘、非一致性边缘;利用仿射模型进行图像配准的空间变换估计,通过LTS Hausdorff距离进行边缘特征相似性度量;针对基本粒子群算法存在的早熟收敛问题,引入基于Student分布的变异算子以提高种群的多样性,提出一种改进型自适应粒子群优化算法,并采用改进型自适应粒子群优化算法进行图像配准空间变换参数寻优,实现了高效的多源遥感图像配准。 (2)提出一种面向边缘信息的多源遥感图像融合方法。在G.Piella提出的像素级多分辨率图像融合框架与区域多分辨率图像融合框架的基础上,建立了一个面向特征信息的多分辨率图像融合模型;针对多源遥感图像融合问题,在面向特征信息的多分辨率图像融合模型指导下,采用非下采样Contourlet变换进行图像的分解与重构,通过高斯函数建立一种图像的模糊边缘场,并将该模糊边缘场所刻画的图像边缘特征信息引入至Contourlet域各子带图像的融合规则建立中,提出面向边缘信息的Contourlet域多源遥感图像融合方法。 (3)深入研究了图像融合的性能评价方法,并选取了合适的客观性能评价指标对本文研究的面向边缘信息的Contourlet域多源遥感图像融合方法进行了综合的性能评价。实验结果表明,本文融合方法所获融合图像既具有良好的主观视觉效果,又具有更优越的客观性能评价指标,便于下一步的目标识别、图像理解等。