● 摘要
遥感作为一门有着广泛应用前景的学科，是到目前为止能够提供全球范围动态观测数据的唯一手段。随着遥感的探测手段日新月异，新型传感器不断涌现，从不同传感器获得的不同空间分辨率和不同时间分辨率的图像提供从粗略到精确的观测数据。面对如此巨大的信息量的处理，遥感图像数据的配准、融合成为了遥感领域的研究热点，也是遥感图像处理系统中的重要组成部分，它在军事、民用方面有着极为广泛的应用。本文主要完成像素级遥感图像配准、融合方法的设计与实现。针对图像配准和融合技术中的几个关键问题进行了较为深入的研究，提出了以下两种新的实现方法：提出了一种基于特征匹配的由粗到精的自动配准方法。该方法首先提取特征点后使用模板匹配获得图像间的粗匹配点对,然后利用这些粗匹配点对估计图像之间的变换参数,并通过统计这些变换参数的适用情况，选取出一组最佳的图像变换参数，从而实现了图像间的自动配准。该方法在两幅图像间存在平移、缩放和转动角度较小时,能准确的匹配这两幅图像。对于图像融合，提出了一种基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)的遥感图像最大信息融合方法。使融合后的遥感图像在尽可能保持原始图像更多信息的同时,显著提高空间分辨力。该方法在源图像信息保留和空间质量提高方面优于其它传统的遥感图像融合算法。本文利用上述研究成果，为遥感图像处理系统设计并实现了配准和融合的模块。通过一系列的测试以及对比实验，验证了接本文提出的遥感图像配准和融合方法的正确性和优良的性能。