發(fā)布時間：2021-01-27 09:28

　　目的遙感圖像融合是將一幅高空間分辨率的全色圖像和對應(yīng)場景的低空間分辨率的多光譜圖像,融合成一幅在光譜和空間兩方面都具有高分辨率的多光譜圖像。為了使融合結(jié)果在保持較高空間分辨率的同時減輕光譜失真現(xiàn)象,提出了自適應(yīng)的權(quán)重注入機制,并針對上采樣圖像降質(zhì)使先驗信息變得不精確的問題,提出了通道梯度約束和光譜關(guān)系校正約束。方法使用變分法處理遙感圖像融合問題�？紤]傳感器的物理特性,使用自適應(yīng)的權(quán)重注入機制向多光譜圖像各波段注入不同的空間信息,以處理多光譜圖像波段間的差異,避免向多光譜圖像中注入過多的空間信息導(dǎo)致光譜失真�？紤]到上采樣的圖像是降質(zhì)的,采用局部光譜一致性約束和通道梯度約束作為先驗信息的約束,基于圖像退化模型,使用光譜關(guān)系校正約束更精確地保持融合結(jié)果的波段間關(guān)系。結(jié)果在Geoeye和Pleiades衛(wèi)星數(shù)據(jù)上同6種表現(xiàn)優(yōu)異的算法進行對比實驗,本文提出的模型在2個衛(wèi)星數(shù)據(jù)上除了相關(guān)系數(shù)CC（correlation coefficient）和光譜角映射SAM（spectral angle mapper）評價指標(biāo)表現(xiàn)不夠穩(wěn)定,偶爾為次優(yōu)值外,在相對全局誤差ERGAS（erreur relativ... 

【文章來源】：中國圖象圖形學(xué)報. 2020,25(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

圖4的客觀評價結(jié)果

以圖1為例，wavelet算法的結(jié)果(圖1(c))在物體邊緣出現(xiàn)偽影，圖像整體有點模糊，但光譜信息保持較好，沒有明顯的光譜失真現(xiàn)象，這與多分辨率分析法的特點一致。GLP＿R的結(jié)果(圖1(d))在邊緣清晰，空間分辨率有明顯提高，具有明顯的成分替代法的優(yōu)點，但是在某些區(qū)域，比如植被區(qū)域的顏色信息保持不夠，會出現(xiàn)明顯的光譜失真現(xiàn)象。joint IHS算法的結(jié)果(圖1(e))在空間細(xì)節(jié)上保持得足夠好，但整幅圖像都出現(xiàn)了顯而易見的顏色失真，尤其在綠色植被區(qū)域，說明固定的權(quán)重系數(shù)未能體現(xiàn)該場景的特征。P+XS的結(jié)果(圖1(f))存在明顯的過度銳化和光譜失真現(xiàn)象，說明P+XS算法中固定的權(quán)重系數(shù)向融合結(jié)果中注入了過多的空間信息。NIHS的結(jié)果(圖1(g))在物體邊緣存在明顯的塊狀陰影，如在建筑物和沙灘邊緣可以明顯看到塊狀陰影，但整體細(xì)節(jié)和光譜都保持得不錯。引導(dǎo)濾波的結(jié)果(圖1(h))雖然光譜信息保持得不錯，沒有明顯的光譜失真的現(xiàn)象，但圖像整體過于平滑，細(xì)節(jié)損失較多，具有明顯的多分辨率分析的缺點。本文方法的結(jié)果(圖1(i))在光譜和空間細(xì)節(jié)方面都表現(xiàn)得不錯，既沒有因為注入過多空間信息出現(xiàn)較大程度的光譜失真現(xiàn)象，也不存在邊緣偽影情況，圖像整體的空間分辨率有較大程度的提高。對于Geoeye衛(wèi)星數(shù)據(jù)(如圖3和圖4所示)，展現(xiàn)結(jié)果具有的特點與上述分析基本相同。圖2 Pleadies實驗圖像及實驗結(jié)果(第2組)

Pleadies實驗圖像及實驗結(jié)果(第2組)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]小波變換和稀疏表示相結(jié)合的遙感圖像融合[J]. 劉婷,程建.  中國圖象圖形學(xué)報. 2013(08)
[2]基于2代Curvelet改進IHS變換的遙感圖像融合[J]. 蔣年德,王耀南,毛建旭.  中國圖象圖形學(xué)報. 2008(12)



本文編號：3002821