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基于抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合研究

徐彤阳  
【摘要】:图像融合技术是图像处理领域中一项重要的技术,它是将不同类型的传感器获得的同一场景的多种信息特征,通过一定的融合算法,产生比原图像信息更全面、精确和稳定的新图像,它包含了原图像的冗余信息和互补信息。近年来,图像融合技术已经广泛地应用在遥感图像、医学图像、自动目标识别、机器视觉等众多领域。遥感图像融合技术研究已经成为当前图像融合技术研究领域中的重点和热点,本文针对遥感图像融合技术中需要解决的关键问题,重点研究了其中的三项关键技术:图像融合预处理中的图像插值技术、多光谱图像与全色图像融合技术以及红外图像与可见光图像融合技术。 论文的主要工作概括如下: (1)详细介绍了Contourlet变换与抗混叠Contourlet变换的基本理论和实现算法,分析了Contourlet变换存在的频谱混叠问题,并对两种变换进行比较。 (2)图像融合预处理方面,针对遥感图像融合预处理中的图像插值问题,提出了一种基于抗混叠Contourlet变换的遥感图像双线性插值算法。该算法利用抗混叠Contourlet变换系数中低分辨率频带中的高频分量相似高分辨率频带中的高频分量的特性,将遥感图像在抗混叠Contourlet变换的基础上用双线性做相似变换,最后通过NACT逆变换得到比原图像分辨率高的插值图像。实验结果表明,与传统插值方法相比,该算法具有更高的信噪比和更好的图像细节效果。 (3)针对多光谱图像与全色图像融合问题,提出了一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换的多光谱与全色图像的融合算法。首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换,利用循环平移算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合,最后,通过抗混叠Contourlet逆变换得到新的l通道分量,将其与α,β通道分量一起经lαβ空间逆变换得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。实验结果证明,本文方法准确性和有效性,融合图像的融合效果和统计指标均优于传统的IHS融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法。 (4)针对红外图像与可见光图像融合问题,提出了一种基于改进PCNN和抗混叠Contourlet变换的红外与可见光图像的融合算法。PCNN具有全局耦合性和脉冲同步性的优点,这使得PCNN可以从图像中提取边缘、轮廓和纹理等有效信息。但PCNN模型对参数比较敏感,参数调整比较麻烦,影响了在图像融合中的应用。本文算法利用一种改进的PCNN解决了上述问题并与抗混叠Contourlet变换相结合,将其应用于红外图像与可见光图像融合中,实验结果表明,该方法的融合效果优于Laplacian金字塔方法、小波变换方法和Contourlet变换方法。 (5)研究了NMF理论在图像融合中的应用,并提出了两种基于NMF的图像融合算法。一、针对红外图像与可见光图像融合问题,提出了一种基于NMF和区域能量的红外图像与可见光图像的融合算法。该算法充分考虑了NMF算法能够提取图像的整体特征的特性,把它应用于图像融合中,融合效果优于传统融合算法。二、针对多光谱图像与全色图像融合问题,提出了基于NMF和NACT的多光谱图像与全色图像融合算法。该算法采用NMF算法对多光谱图像进行预处理,以获得较高的图像质量。实验仿真结果证明该算法的正确性和有效性,其融合图像的主观视觉效果和客观条件参数评价分析均优于传统的其他融合算法。


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