● 摘要
多光谱图像包含丰富的光谱信息，全色图像具有较高的空间分辨率，如何综合利用两类图像各自所包含的信息，而获得具有高空间分辨率的多光谱图像是当前遥感影像数据处理领域中的研究热点。图像融合技术是满足此要求的一种有效手段，它对图像在后期进一步的分析、处理以及对目标对象的识别、检测起着关键性的作用。
目前对多光谱图像与全色图像的融合方法中，基于变换域的融合方法是比较常用的，本文主要研究基于NSCT变换域的多光谱与全色图像的融合方法。文章主要在以下三个方面进行了研究：
首先，系统介绍了多光谱图像与全色图像融合技术的研究背景意义及研究现状，概述了几种传统融合方法的原理及融合步骤，详细分析了NSCT的原理，以及基于NSCT图像融合方法的原理和算法流程，进而对融合评价体系和几种常用融合规则做了概述，通过仿真对比实验分析了基于NSCT图像融合方法的优势。
其次，对基于NSCT的图像融合方法进行了优化设计。针对NSCT的特点——多尺度和多方向性，采用实验的方法，将基于NSCT不同尺度和不同方向的融合方法的融合结果进行了对比，分析NSCT分解参数对融合效果的影响。基于目前传统融合规则的优缺点，提出了一种基于局部相似性的融合规则，并通过仿真图像证明本文融合规则的有效性及鲁棒性。
最后，通过实验数据对本文提出的融合规则进行评估。针对一种评价参数——结构相似度对细节信息的不敏感性，提出了一种改进的方法，通过实验比较证明优化后的可行性。进而通过搭建实验平台获取实验数据，对本文提出的融合规则进行了算法评估，并将改进后的结构相似度应用到融合算法评价体系中。