● 摘要
随着遥感应用获得数据的日益增多，如何从中提取出更精简、更有效的信息成为急需解决的问题，遥感图像融合技术作为解决这一问题的有效途径成为了近年来的研究热点。本文较全面地分析了多光谱和全色遥感图像像素级融合中的融合预处理技术、融合方法和融合效果评价等，对融合预处理中涉及的图像配准技术和基于多进制小波的遥感图像像素级融合方法进行了深入的研究。 针对遥感图像数据量巨大导致配准时间开销过大的问题，本文在分析现有图像配准方法的基础上，结合分级匹配方法在适用性上的优点和候选点集匹配方法在时间效率上的优点，提出了一种基于分级候选点集匹配的快速配准算法，提高了图像配准的时间效率和适用性。在此基础上，引入距离计算的方法对算法进行改进，提高了同名控制点确定的准确性，进一步改善了算法的适用性。实验结果表明，该算法比分级匹配方法和候选点集匹配方法的时间效率有了较大提高，仅为分级匹配方法的1/100~1/40，为候选点集匹配方法的1/3左右；而且算法的适用性接近于分级匹配算法，比候选点集匹配方法有很大提高。 在对目前遥感图像像素级各种融合方法进行分析的基础上，本文重点研究了基于多进制小波的融合方法。文中对多进制小波变换方法和不同小波基的特性及其对融合效果的影响进行了分析和实验，给出了图像融合中小波基选取的准则。通过分析小波域各子频带小波系数能量分布和方向特性，本文提出了一种基于多进制小波变换的内容自适应的融合方法。实验结果显示该融合方法使得融合图像的主观效果有了一定的改善，客观评价指标的统计值也与其他融合方法相当。另外，考虑到融合图像难以同时大幅提高光谱信息和结构信息保持度，本文设计了可调节融合权值的融合方法，可以人为渐近地调节融合权值，获得不同的融合效果以满足不同遥感应用的需求。