免费论文：多光谱图像与全色图像融合方法研究

卫星遥感图像采集是“智慧城市”获取信息的重要手段，通过遥感，可以获得大量具有不同空间分辨率、光谱分辨率和时相分辨率的遥感图像。因采集平台和侧重点差异，多源遥感图像数据之间广泛存在着信息互补性与冗余性。本文围绕多光谱图像和高空间分辨率全色图像两种具有重要应用价值的遥感图像载体的融合展开研究。主要研究内容包括：分析并选择基于图像不变特征作为配准算法的研究方向，基于SURF算法作适应性改进，研究在亚像素级对图像进行自动配准，完成融合区域的选择和对应；分析总结了当前的多光谱图像和全色图像融合方法各自的特点和不足，在此基础上，围绕保持光谱信息并提高空间分辨率的融合目的，提出了基于相关性约束的多光谱图像和全色图像融合方法，建立多源遥感图像的光谱保持融合模型。具体完成的研究工作主要包括以下三个方面的内容：首先，分析总结了现有的多种图像配准方法的特点，选择基于图像不变特征在亚像素级对融合图像进行自动配准作为算法的研究方向。运用内容相似度的思想，通过多光谱图像波段合成，提取与全色图像之间的稳定相似特征，为基于特征的图像配准提供稳定的图像特征描述子。在此基础上，提出了基于象限划分和分块选择的改进SURF遥感图像配准方法。其次，在分析总结现有算法的基础上，为兼顾光谱信息保持和空间分辨率提高的要求，以适应不同的应用场景，借助多分辨分析思想，利用小波分解具有的良好变换域分频和方向特性，提出了针对多光谱图像和高分全色图像的小波多分辨分量相关性图像融合方法，建立多源遥感图像的光谱保持融合模型。该方法对图像小波分解的低频分量采用局域相关系数进行加权融合，通过引入相关性约束条件对高频分量的融合进行适应性调整，从而使融合图像在光谱信息和空间分辨率之间达到有效调节与平衡。最后，根据多源遥感图像的融合过程建立原型实验系统，对上述相关理论算法进行系统实现。在实验系统上针对几组卫星遥感多光谱和全色图像对本文所提出的方法进行实验验证和性能评价，取得较好的预期效果。证明了本文所提相关算法的正确性，具有一定的理论和应用价值。

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