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1、近年來(lái),隨著航天技術(shù)的快速發(fā)展,攜帶多種傳感器的遙感衛(wèi)星相繼發(fā)射上空,不同空間分辨率的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)異常豐富,尤其是我國(guó)的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星組網(wǎng)成功,這使得研究如何從這些遙感影像中獲取更加豐富、更有用和更加可靠的信息處理技術(shù),成為當(dāng)前遙感應(yīng)用領(lǐng)域迫切需要解決的重點(diǎn)問(wèn)題。多源遙感圖像融合是將不同傳感器獲取的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以便提高獲取信息的質(zhì)量,達(dá)到信息優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。本文作為“××項(xiàng)目”的重要組成部分,以高分辨率全色圖像和低分辨率多光
2、譜圖像的融合作為研究對(duì)象,以IHS變換、PCA變換和離散小波變換等經(jīng)典的融合算法為基礎(chǔ),對(duì)遙感影像融合算法進(jìn)行了深入的研究。從2006年被首次提出而空前快速發(fā)展起來(lái)的壓縮感知理論,由于摒棄了全采樣,將對(duì)信號(hào)的采樣轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)信息的采樣,大大的降低了傳統(tǒng)信號(hào)獲取和處理流程中的潛在消耗。我們創(chuàng)新性的將壓縮感知理論應(yīng)用到衛(wèi)星遙感融合算法中,提出了全新的融合算法。所做的主要工作如下:
論文首先研究了衛(wèi)星遙感圖像融合前的配準(zhǔn)技術(shù),提出了基于
3、SURF理論的配準(zhǔn)算法。它是一種新的快速興趣點(diǎn)檢測(cè)與描述方法,該算法引入積分圖像和模板近似,通過(guò)快速Hessian檢測(cè)子來(lái)檢測(cè)特征點(diǎn),在特征描述階段采用一階Haar小波響應(yīng)來(lái)確定主方向和計(jì)算64維的特征點(diǎn)描述子,再根據(jù)描述向量之間的歐氏距離實(shí)現(xiàn)圖像間的特征點(diǎn)匹配。實(shí)驗(yàn)仿真表明,該配準(zhǔn)算法在精確配準(zhǔn)的同時(shí)保證了實(shí)時(shí)性,較傳統(tǒng)的配準(zhǔn)算法性能更佳。
接著討論了基于壓縮感知理論的衛(wèi)星遙感圖像融合算法。在傳統(tǒng)的IHS變換、PCA變換和離
4、散小波變換等融合方法的基礎(chǔ)上,引進(jìn)壓縮感知理論,提出了基于壓縮感知理論和IHS變換相結(jié)合的融合算法(CS-IHS算法)和基于壓縮感知理論、對(duì)稱(chēng)分?jǐn)?shù)B樣條小波以及PCA變換相結(jié)合的融合算法(CS-FWT-PCA)。在CS-IHS算法中使用“Daubechiesl3”小波作為稀疏基,測(cè)量矩陣使用部分哈瑪達(dá)矩陣,使用SAMP重構(gòu)算法,融合規(guī)則使用系數(shù)絕對(duì)值最大法;在CS-FWT-PCA算法中,引進(jìn)對(duì)稱(chēng)分?jǐn)?shù)B樣條小波作為稀疏基,依然使用哈瑪達(dá)矩
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