多源遥感影像融合技术研究

【摘要】：20世纪90年代以来,各种传感器平台的遥感卫星相继发射并投入商业化运作,特别是高空间分辨率的商业小卫星,正源源不断地提供同一地区不同成像机理、不同分辨率、不同时相的遥感图像,这种多平台、多时相、多光谱和多分辨率遥感影像数据正以惊人的数量快速涌来,在同一地区形成了多源的影像金字塔。因此研究如何从这些影像源中获得更丰富、更有用、更可靠的信息处理技术,将不同数据的各自优势和互补性综合起来加以利用就显得非常重要和实用。多源遥感影像数据融合是富集遥感海量数据的最有价值的技术手段,也是当前遥感应用的研究重点之一。 文章通过对多组实验数据的配准、增强等预处理技术及像素级融合技术进行研究分析,主要工作如下： 影像配准是多源遥感图像融合处理的前提和基础,对比分析了三种基于变换域的配准方法,相位相关法、对数极坐标变换法、Fourier-Mellin变换法,给出它们的特性及其适用范围；重点实现了多尺度Harris算子结合虚拟三角形的自动配准方法。 针对融合目的从全色、多光谱及非遥感数据三方面讨论了融合前的预处理技术。以灰度增强或图像的锐化处理全色遥感影像；以三维真彩色增强或真彩色合成技术处理多光谱数据；以图像化、专题化地学信息的手段处理非遥感数据。 分析了6种常用的像素级融合方法：包括Wavlet法、Mutiply法、HPF法、HIS法、Brovey法、PCA法,通过实验对比分析这6种算法的融合结果,重点对HIS法、Brovey法、PCA法这三种融合算法进行算法本身上的改善和结合Wavlet算法的改善,实现算法性能上的提高。研究了对融合结果的主观5分制和客观定量的评价标准,并对上述12种融合实验结果进行综合评价与分析。 综上所述,本文较全面深入地研究了遥感影像的配准、增强等前期预处理技术、融合的原理、几种像素级融合算法及算法改善,对以后的研究或工作都有重要的意义。