多传感器图像数据融合算法研究

【摘要】： 图像融合是图像处理技术发展的一个重要内容，多源遥感图像融合作为图像融合领域的一个重要分支，已成为遥感技术领域的研究热点。 多源遥感图像融合技术是将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据进行预处理，然后采用一定的算法将各影像数据中所含的信息优势或互补性有机结合起来，得到一幅包含信息更加丰富的图像，有利于诸如目标检测或识别等进一步的图像理解与分析。它在军事、民用方面有着极为广泛的应用。 文中首先介绍了多传感器数据融合和遥感图像融合的基本理论，以及目前国内外遥感图像融合技术的发展现状。然后介绍了遥感图像融合中的IHS变换和小波变换方法。分析探讨了IHS变换算法的缺点，为改进IHS变换算法的不足，进而研究了基于灰度直方图匹配IHS变换法，该算法有效的减少了融合图像的光谱损失。详细分析了小波基函数、小波分解层数的选取对遥感图像融合结果的影响，进行了大量的实验研究后，找到了选择小波基函数和分解层数的依据。文中研究了在小波变换算法中基于像素的融合规则和基于区域的融合规则，通过对实验数据的分析，发现基于小波区域相关系数的算法要优于其它的小波融合算法，并在此基础上总结出一种基于IHS直方图匹配和小波区域相关系数相结合的算法，该算法有效的结合了IHS变换能够很好地保持源图像的空间分辨率和小波变换在保持光谱信息的优点，使融合图像在保留光谱信息和提高空间分辨率上都有了很大的提高，并通过对实验结果的分析，验证了该算法的有效性。