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1、摘要摘要遥感视觉影像领域数据信息融合(也可简称图像信息数据融合)技术是我们近几年来用在遥感影像领域进行图像信息处理中所需要研究的一个热点之一。遥感图与影像信息数据有机融合的主要技术原理是将多个传感器同时获取的同一处理地区的遥感影像信息数据同时进行信息空间关系配准等融合操作,然后通过采用一定的处理算法将各地区影像信息数据中同所含的影像信息空间关系的各种优势有机或着信息互补性有机的优势结合处理,得到一幅图中包含影像信息更加丰富的遥感图像。人们将获取遥感影像的数据融合处理技术这一定义概括为:对多种影像传感器所可能获得的遥感影像数据分别进行融合预处理,提取遥感影像数据中所可能包含的相关信息。利用特定的
2、分析算法将影像提取和得到的有利的影像信息直接结合在一起,得到新的遥感影像图和数据的这种技术也被称为影像遥感图和影像信息融合分析技术。随着现代信息电子科学技术的不断进步,遥感影像图和影像信息融合处理技术也被广泛应用于不同专业领域中。与此同时也不断涌现出了很多不同种类的激光遥感雷达影像,例如多彩色光谱TM雷达影像、SPOT全色雷达影像、IKONOS全色影像和激光侧视反射雷达遥感图像、CCD雷达影像、大面阵雷达影像等。由于不同影像传感器所能够获取的遥感影像图和影像信息之间存在的不同的性能缺点,所以它们不能在其应用领域中能够提供充分的应用信息。所以,将这些不同型号种类的影像传感器中所获得的相关遥感技术
3、影像数据进行技术融合应用是目前我国遥感技术领域中需尽快研究解决的一个问题,已开始受到许多我国遥感技术领域专家学者的高度重视。在进行遥感融合影像的技术融合中,根据应用领域的不同技术需要也应采用合适的遥感融合技术方法,对于选择采用哪种遥感融合技术方法,主要目的在于明确使用技术目的。然而对于通过融合技术得到的遥感影像图和影像数据进行更高质量级别评价也仍然是一个十分关键性的过程。 本论文是在ENVI的环境下进行高分辨率像片提取,进行影像配准,并按照不同的融合方法进行像片融合。本文主要讨论 HSV变换法、Gram-Schmid融合算法、Brovey 融合算法及PCA融合算法这四种方法,然后通过均值与信息
4、熵、平均梯度、相关系数作为融合像片的客观评价指标进行融合后的比较,根据主观与客观评价相结合,为不同的人、不同的需求提供适合的参考与理论依据。 关键词:融合；HSV变换法；Gram-Schmid融合算法、Brovey 融合；NNDiffuse融合；对比I- I -英文摘要Abstract Remote sensing image data fusion (also known as information fusion) is one of the hotspots in remote sensing image processing in recent years. The technique
5、 of remote sensing image data fusion is to conduct spatial registration and other operations of the image data acquired by sensors in the same area, and then to combine the advantages or complementarities of the information relationship in each image data with a certain algorithm to obtain an image
6、with more abundant information. The fusion technology of remote sensing image is defined as: preprocessing the image data obtained by various sensors and extracting the information contained in the image data. The use of a specific algorithm to extract the beneficial information together to obtain a
7、 new remote sensing image technology is called remote sensing image fusion technology. With the continuous progress of information science and technology, remote sensing image fusion technology has been widely used in different fields. At the same time, many kinds of remote sensing images have emerg
8、ed, such as multi-spectral TM image, SPOT panchromatic image, IKONOS image and side-view radar image, CCD image, large array image, etc. Because of the different shortcomings of remote sensing images obtained by different sensors, they cannot provide sufficient information in their application field
9、s.Therefore, the fusion of remote sensing images obtained by these different types of sensors is a problem that needs to be solved as soon as possible in the field of remote sensing, and it has attracted the attention of many scholars in the field of remote sensing.In the fusion of remote sensing im
10、age, the appropriate fusion method is adopted according to the different needs of the application field. However, the quality evaluation of the fused remote sensing image is also a very critical process. This graduation project is to extract high-resolution images in the environment of ENVI, conduct
11、 image registration, and integrate images according to different fusion methods. HSV transform method were discussed in this paper, the gramm - Schmid fusion algorithm, Brovey fusion algorithm and PCA fusion algorithm of these four methods, and then by the mean and the information entropy, average g
12、radient, correlation coefficient as a fusion after fusion of objective evaluation indexes of photo comparison, according to the combination of subjective and objective evaluation, provides suitable for different people, different needs of reference and theoretical basis.Keywords：Fusion; HSV transfor
13、m method;Gram-Schmid fusion algorithm; Brovey fusion;NNDiffuse fusion;ComparisonIII- III -第2章 遥感影像融合理论研究目 录摘要IAbstractIII第1章 绪论61.1 引言61.2 研究工作的意义和目的61.3 国内外研究现状81.4 遥感影像融合的应用91.5 论文结构的安排11第2章 遥感影像融合理论研究132.1 遥感影像融合概论132.2遥感影像融合前图像处理142.3.2 重采样162.3.3 影像配准162.4 遥感影像融合的层次172.4.1 像素级融合172.4.2 特征级融合182
14、.4.3 决策级融合192.4.4 三种融合层次对比19第3章 遥感影像融合研究213.1基于 Brovey 变换影像融合223.2 Gram-Schmid融合233.3 基于 HSV 变换影像融合243.4 NNDiffuse变换融合25第4章 遥感影像融合后的对比274.1 主观对比274.2 客观对比方法274.2.1均值284.2.2 平均梯度284.2.3 信息熵294.2.4 相关系数304.3 综合评价30第5章 结论与展望325.1 结论325.2 展望33参考文献34致 谢36第1章 绪论1.1 引言目前,遥感影像图与影像信息融合技术是将多个对遥感影像图有利的信息系统性联系起
15、来的最重要的有效途径之一。它已发展成为了一个非常重要的且不可或缺的技术分支，并仍在迅速发展。为我国的遥感仪器的应用提供了一个非常大的研究平台。充分利用图像传感器、图像信息处理、信号图像处理等新兴学科的新技术，结合多种新的遥感影像，形成新的遥感影像，可以让被融合后的遥感影像将所有被融合的各种遥感影像的各种优点功能集合运用到一起来,使得被融合后的各种遥感影像能够具有较好的影像可视性和鉴别性,最大限度地充分利用各种遥感影像中所包含的各种信息源并作出综合决策,遥感图像中所载信息的功能方面的空白已经填补，在合并之前无法通过各种类型的传感器获得这些信息。综合遥感图像不仅扩大了其应用范围，而且大大提高了遥感
16、图像的准确性和准确性。遥感通过对不断变化的图像信息资源进行分析，可以通过这种分析及时发现这些资源，多个遥感区域的图像的判读,遥感影像的信息融合应用技术在当今社会中仍然起着不可或缺的重要应用价值和重要实际意义,遥感影像信息融合的技术的目的主要在于:实现动态影像监测、降低遥感影像中的噪声、增强区域目标影像特征、信息资源互补、提高区域分类影像精度、提高区域空间影像分辨率。遥感影像与图像信息融合已经发展成为现代图像信号处理技术领域中不可或缺的关键技术,并在很多现代军事和民用技术方面中都有着目前无法可以替代的巨大应用。随着现代遥感技术的不断进步发展,也不断给现代遥感影像技术融合的应用技术以及应用发展提出了新的技术挑战和产业发展的良好契机。1.2 研
