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《多源遙感圖像融合方法的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、摘要遙感是以不同空間、時間和頻譜分辨率提供不同電磁頻段的數(shù)據(jù)。為了更充分地利用這些數(shù)據(jù)資源，數(shù)字圖像融合技術便應運而生。目前，研究的熱點是多光譜圖像和全色圖像之間的融合，目的是為了融合出新的圖像，它在提高空間分辨率的同時也保持了相當?shù)墓庾V分辨率。最流行的遙感圖像融合方法包括基于IHS(Intensity．Hue．Saturation)變換和基于PCA(PrineipalComponentAnalysis)變換的方法。這些所謂的“成分替換方法”會導致融合圖像中出現(xiàn)光譜失真現(xiàn)象。高通濾波方法(HPF)和高通濾波器的選擇密切相關。基于小波變換(WaveletTransformation)的融
2、合方法對于分解層次和小波基的選擇比較敏感，并且會因操作人員的不同，而有不同的效果。目前基于統(tǒng)計參數(shù)估計的方法開始被關注。Nishii等提出條件均值估計(CE)，Hardie等提出最大后驗概率估計(MAP)，但它們都要求全色圖像和多光譜圖像高度相關，限制了使用范圍。本論文首先探討了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像超分辨率算法在遙感圖像融合中的應用。其次，提出～種基于殘差和主成分分析的新方法，從圖像殘差恢復的角度研究遙感圖像融合問題。該方法借助于主成分分析方法對多光譜圖像的殘差圖像和全色圖像的殘差圖像進行融合，恢復出多光譜圖像的高分辨率殘差圖像，從而實現(xiàn)多光譜圖像和全色圖像的融合，具有物理意義明確、實現(xiàn)
3、結(jié)構(gòu)簡單、融臺效果好的優(yōu)點。另外，提出一種新的基于統(tǒng)計參數(shù)估計的遙感圖像融合方法。文中引入高分辨率多光譜圖像和低分辨率多光譜圖像之間的觀測模型，以及高分辨率多光譜圖像和全色圖像之間的觀測模型，并將上述兩個觀測模型聯(lián)立成一個貝葉斯線性模型。通過高分辨率多光譜圖像的協(xié)方差估計決定融合圖像的幅度，不僅解決傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計參數(shù)估計方法依賴于多光譜圖像和金色圖像相關系數(shù)的問題，而且算法自動設置參數(shù)，在不需要人為干預的情況下取得了很好的融合性能。最后，本論文對遙感圖像融合在分類中的應用進行了研究。在上述研究的基礎上，完成了～個遙感圖像融合的實際系統(tǒng)，比較不同的融合方法在各種類型的遙感數(shù)據(jù)下的融合性能
4、。關鍵字：遙感，圖像融合，多光譜圖像，全色圖像，殘差，貝葉斯線性估計AbstractEaChobservationsatellitesprovidedatacoveringdifferentportionsoftheelectromagneticspectrumatdifferentspatial，temporalandspectralresolutions．Forthefullexploitationofincreasinglysophisticatedmultisourcedata，numericaldatafusiontechniquesarebeingdeveloped．The
5、fusionofmultispectral(MS)andpanchromatic(PAN)images，withcomplementaryspectralandspatialcharacteristics，isbecomingapromisingtechniquetoobtainimageswitllhighspatialandspectralresolutionsimultaneously,Probablythemostpopularimage—fusionmethodsarethosebasedontheintensity—hue—saturation(IHS)transforma
6、tionandprincipalcomponentanalysis(PCA)．Themaindrawbackofthesemethods，frequentlycalled“componentsubstitution”methods，isthehighdistortionoftheoriginalspectralinformationthattheresultingMSimagespresent．111ehighpassfiltering(HPF)methodisrelatedtotheselectionofhighglassfilter．Furthermore，currentlyuse
7、dwavelet-basedimagefusionmethodsaresensitivetotheselectionofdecompositionlevelandwaveletbasis，andchangethefusionresultsduetothedifierentoperators．Recently,themethodsbasedonstatisticalparameterestimationarediscussed．Nishiieta
