隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展,可獲得的遙感圖像種類越來越多,遙感圖像中包含的信息也趨于多樣化和復(fù)雜化,由于各個領(lǐng)域的不同需求,對遙感圖像的處理也有很多分類,其中對遙感圖像的融合是一個重要的研究方向。圖像融合就是將來自不同成像源的圖像進(jìn)行信息選擇并融合為一幅滿足需求的圖像,其中對多光譜圖像和全色圖像融合的應(yīng)用十分廣泛。由于遙感圖像成像原因,往往只會得到低分辨率的多光譜圖像和高分辨率的全色圖像。本文的研究內(nèi)容就是對多光譜圖像和全色圖像的融合。多光譜圖像融合也稱全色銳化(PanSharpening),PanSharpening的目標(biāo)是使用高空間分辨率的全色圖像來增加多光譜或高光譜圖像的空間分辨率。PanSharpening的方法主要分為基于成分替代的、基于多分辨率分析以及基于模型的。常見的基于成分替代的圖像融合方法有IHS變換融合方法、PCA變換融合方法、GS圖像融合方法等;基于多分辨率分析的圖像融合方法包括小波變換和拉普拉斯金字塔分解,CT變換等方法。傳統(tǒng)方法有框架簡單,計算量小,易于實(shí)現(xiàn),并且在一定程度上達(dá)到了增強(qiáng)多光譜圖像空間分辨率的效果,但是有嚴(yán)重的光譜失真,所以現(xiàn)今多光譜圖像融合研究的重點(diǎn)就是如何保證在增加空間分辨率的同時盡可能的避免光譜失真。本文提出了一種非線性的IHS方法與NSCT方法相結(jié)合的方法,非線性的IHS是對傳統(tǒng)IHS方法的改進(jìn),通過對圖像進(jìn)行分片運(yùn)用線性模型得到最后能很好處理局部性差異的強(qiáng)度分量和上采樣的強(qiáng)度分量,該上采樣的強(qiáng)度分量更加符合上采樣多光譜圖像的空間結(jié)構(gòu),從而減少融合后光譜的失真,而且非線性IHS方法是基于IHS方法的,框架簡單易于實(shí)現(xiàn)。利用得到的上采樣的強(qiáng)度分量和全色圖像進(jìn)行NSCT變換,得到高低頻系數(shù)并分別利用加權(quán)法和邊緣強(qiáng)度最大規(guī)則進(jìn)行融合,利用融合后得到的新系數(shù)進(jìn)行NSCT逆變換,得到融合后的上采樣強(qiáng)度分量,最后采用廣義的IHS變換公式得到融合圖像。通過兩種方法的結(jié)合,避免了對圖像的下采樣操作,使融合后圖像在空間細(xì)節(jié)信息注入的同時能更好的保持原多光譜圖像的光譜信息。本文利用高分二號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對所提方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并設(shè)計了與傳統(tǒng)方法的對比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方法在客觀定量和主觀感知方面都有更好的融合效果。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP751
【部分圖文】：

IHS彩色空間基于IHS變換的圖像融合方法，就是通過將原有的多光譜圖像通過IHS變換，將原屬于RGB空間的圖像，通過正價變換成為擁有三個獨(dú)立分量，且相關(guān)

基于IHS變換和直方圖匹配的融合方法流程圖

圖 2.3 基于 PCA 變換的圖像融合流程圖中可以看出，基于 PCA 變換的圖像融合方法與 IHS 方法了分解變換，然后將處理后的全色圖像與部分成分進(jìn)行

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2817845