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多源遥感图像像素级融合技术的研究

何正民  
【摘要】:随着多种遥感卫星的发射成功和传感器技术的飞速发展,从不同遥感平台获得了海量的不同空间、光谱和时间分辨率的遥感图像。每种遥感图像都有各自的优势和不足,多源遥感图像融合可以将各种不同特性图像的优势信息聚合在一起以提高数据利用率,因此它己成为遥感应用和图像工程领域的研究热点。本文对多源遥感图像像素级融合技术进行了研究,主要工作如下: 首先,本文详细阐述了融合前遥感图像中常见的噪声以及去噪方法,通过仿真实验,根据主观和客观评价结果得出了针对高斯噪声、椒盐噪声有效的去噪方法。采用多级中值滤波与改进的小波阈值去噪相结合的算法,对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行去噪,实验结果表明该算法优于传统的去噪方法。 接着,本文详细介绍了图像融合效果的主观和客观评价方法,包括两种评价方法的概念、意义和应用原则。在客观评价方法中,学者们提出了大量不同的客观评价指标,大都不全面且比较零散,基于此,本文根据图像融合目的的不同,对这些常见的客观评价指标进行了分类总结。 最后,本文详细介绍了加权平均法、Brovey变换法、高通滤波法、PCA变换法、HSI变换法、小波变换法。针对小波变换融合规则中如何求取合适的加权系数的问题,重点研究了基于模糊集的小波变换融合方法,采用高斯隶属度函数将图像矩阵转换为模糊矩阵,方便快捷地求取了加权系数。考虑到lαβ彩色空间变换能有效保持光谱信息,本文提出了将基于模糊集的小波变换融合和基于彩色传递的lαβ彩色空间变换相结合的改进的遥感图像融合算法。实验结果表明改进的融合算法在保持光谱性质方面得到了提高。 同时,在对上述各种融合算法进行仿真研究以及对融合效果进行主、客观评价的基础上,本文根据不同的融合目的,得出了各种融合算法融合效果的优劣。


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