SAR与可见光遥感图像融合方法研究

发布时间：2020-05-11 23:33

【摘要】：随着遥感技术的蓬勃发展,获得大量的多时相、高分辨率、多极化的卫星遥感图像数据已不是难事。SAR与可见光图像作为广泛应用的遥感图像,虽彼此之间灰度差异值大,但各自都有其图像特点。SAR图像通过主动式微波成像,对人造建筑敏感,反映地物的纹理特征和结构信息。可见光图像通过光反射成像,反映图像的光谱信息和大致地物轮廓,具有优越的目视效果。然而受传感器设计的局限,遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率两者之间相互制衡。在遥感图像的数据需求日益增长的情况下,如何实现SAR与可见光图像之间优势互补,获得高空间分辨率、高光谱图像是现今遥感领域的研究重点。本文从多源遥感传感器出发,在分析总结SAR与可见光图像的成像原理和国内外现有的融合算法后发现,目前的融合算法仍存在光谱失真、感兴趣目标不突出等问题。本文在已有技术的基础上,深入研究SAR与可见光图像融合算法,主要工作概括为两个方面:1、提出了一种基于NSST与IHS变换稀疏表示的融合算法。该算法利用NSST变换在多尺度分析和平移不变性上的优势,并运用稀疏表示能捕捉结构特征,对低频分量强调结构相似性和亮度差异性的稀疏表示,提升全局显著结构和感兴趣目标的辨识度;对高频分量分析了局部区域像素间的联系,所提融合规则能保留图像空间细节信息。2、提出了一种结合相位一致性稀疏表示的SAR与可见光融合算法,该算法根据相位一致性在提取图像的纹理特征方面的优势,将相位一致性的特征保持图来平滑的注入稀疏表示后的I分量。算法考虑到高低频分量的差异性,针对性的设计融合规则,使得融合图像在特征保持、纹理边缘和光谱特性上得到有效的保持。论文以landsat8光学卫星和哨兵1号SAR卫星的遥感数据对文中所提算法进行主观评价和客观评价。根据实验和对比分析,结果表示:相比于其他融合算法,本文所提算法不论视觉还是评价指标都有了明显提高,空间结构信息和光谱信息得到有效的保持。
【图文】：

逑酬逡逑（ａ）邋Ｌａｎｄｓａｔ８可见光图像逦（ｂ）哨兵１号ＳＡＲ阐像逡逑图２．邋１邋Ｌａｎｄｓａｔ８和哨兵１号天津郊区图像逡逑Ｆｉｇ２．１邋Ｔｉａｎｊｉｎ邋Ｓｕｂｕｒｂｓ邋Ｉｍａｇｅ邋ｏｆ邋Ｌａｎｄｓａｔ８邋ａｎｄ邋Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１邋ｓａｔｅｌｌｉｔｅ逡逑（ａ）邋Ｌａｎｄｓａｔ８可见光图像逦（ｂ）哨兵１号ＳＡＲ图像逡逑图２．邋２邋ＬａｎｄｓａｔＳ和哨兵１号卫星渤海港口图像逡逑Ｆｉｇ２．２邋Ｂｏｈａｉ邋Ｐｏｒｔ邋Ｉｍａｇｅ邋ｏｆ邋Ｌａｎｄｓａｔ８邋ａｎｄ邋Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－］邋ｓａｔｅｌｌｉｔｅ逡逑２．１．２图像预处理逡逑通常情况下，可以使用不同的传感器获得ＳＡＲ图像和可见光图像，而这些图逡逑像之间的成像机理各不相同，使得所成图像之间有着一定程度的偏差，这对于整逡逑个融合是不利的，故在进行ＳＡＲ与可见光图像融合实验之前图像预处理工作，消逡逑除影响。图像的整个预处理过程可以概要的分成三方面：正射矫正、图像去噪、逡逑上采样。正射矫正是几何矫正的其中一种，主要用于去除由于拍摄角度区别、拍逡逑摄轨道的区别造成的图像地面的几何畸变，这十分容易影响最后的融合结果。图逡逑１３逡逑

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【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP751;TN957.52

【参考文献】

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1 王s

本文编号：2659235