1、毕 业 设 计 （ 论 文 ）题 目 不同遥感图像融合方法对比研究二一五 年 六 月 二十五 日独 创 声 明本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 二 年 月 日毕业设计（论文）使用授权声明本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保
2、存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。（保密论文在解密后遵守此规定）作者签名： 二 年 月 日不同遥感图像融合方法对比研究摘 要遥感图像融合就是将不同类型传感器获取的同一地区的图像数据进行空间配准，然后采用一定方法将各图像的优点或互补性有机结合起来产生新图像的技术。本文首先基于各种遥感图像数据融合的方法及其原理进行了对比分析，然后利用 ERDAS 软件对滨州地区的多光谱影像和全色波段影像进行实际的融合，得到基于不同遥感图像融合方法的融合图
3、像，最后通过主观评价和客观评价的一些指标对融合图像做出评价，探讨其特点并对比优缺点，为以后人们利用遥感图像融合方法做参考，并起到一定的指导作用。滨州学院本科毕业设计（论文）II关键词：遥感图像融合；融合方法；滨州市；评价分析Comparative Study on the Different Fusion Methods ofRemote Sensing Image AbstractThe fusion of remote sensing image is a method to spatial registration based on different types of sensors
4、in the same area of the image data, and then make the advantages of each image or complementary get together to generate new images. At first, this paper is to compare the fusion method and its principle based on a variety of remote sensing image data of Binzhou, and then use ERDAS software to get t
5、he multispectral images and panchromatic band image in the region of Binzhou, and get the actual fusion from different remote sensing image fusion method based on image fusion, and finally through the 滨州学院本科毕业设计（论文）IIImeasure of subjective evaluation and objective evaluation of fusion image evaluati
6、on, discusses its characteristics and comparative advantages and disadvantages, then provide the use of fusion method of remote sensing image for people as their reference, and play a guiding role.Key words: Remote Sensing Image Fusion; the Fusion Method; Binzhou City; the Evaluation Analysis滨州学院本科毕
7、业设计（论文）i目 录引言 .1第一章 绪论 .21.1 研究背景及意义 .21.1.1 研究背景 .21.1.2 研究意义 .21.2 国内外研究进展 .21.3 遥感图像融合的层次 .31.4 遥感图像融合的具体目标 .4第二章 基于不同融合方法的遥感影像融合 .52.1 数据源 .52.2 技术路线 .52.3 数据预处理 .62.3.1 辐射校正 .62.3.2 几何校正 .6第三章 研究方法 .83.1 主成分变换（PCA）融合 .83.2 乘积变换融合 .83.3 小波变换融合 .83.4 比值变换融合 .9第四章 四种融合方法结果的对比分析 .10第五章 讨论与展望 .12参考文
8、献 .13谢辞 .14滨州学院本科毕业设计（论文）1引 言近年来，图像融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。通过图像融合技术，可以实现将多幅来自同一场景的图像，利用其冗余信息，融合成一幅比原来任何一幅都易于为人们所理解的图像，同时可供人们进行进一步的观察和处理。经图像融合技术处理后的图像，能最大限度地利用各个信道源的信息，提高分辨率、灵敏度、作用距离、测量精度和抗干扰能力等，弥补单一信道源的不足。高效的图融合方法能有效地提高图像信息的利用率、系统对目标检测识别的系统的自动化程度及可靠性，消除多传感器信息之间可能存在的矛盾和冗余，以改善解译的精度、可靠性，增强影像中信息透明度以及使用率
9、，以形成对目标的清晰、准确、完整的信息描述。这诸多方面的优点使人们充分认识到图像融合在气象预报、计算机视觉、医学、遥感及军事目标识别等方面的应用潜力。特别是在计算机视觉等方面，人们认为图像融合是克服目前某些难点的技术方向。然而，现有的遥感图像融合方法对目标的检测结果并不十分理想。像素级的算术平均的图像融合方法是人们最早提出的，此种方法的最大缺点是融合的遥感图像的对比度特别差，为了解决该项问题，基于金字塔的图像融合方法被研究人员提出，其中包括梯度金字塔、拉普拉斯金字塔、比率低通金字塔等，但还是不能有效地去除传感器所带来的噪声。20 世纪 80 年代中期小波变换图像融合技术的发展兴起为图像融合的发
10、展提供了新的工具，小波分解的对称性、紧致性和正交性赋与它优于金字塔分解的图像融合性能 1。论文中，第一章为绪论部分，说明本研究的背景、意义、研究课题国内外研究进展、遥感图像融合的层次以及遥感图像融合的具体目标。 第二章为基于不同融合方法的遥感影像融合，重点说明了遥感图像融合的数据源、技术路线、数据预处理等。第三章为研究方法，主要介绍了各种遥感图像融合方法的算法。第四章则是本论文的核心内容，详细介绍了研究成果及分析。第五章为论文的讨论与展望。滨州学院本科毕业设计（论文）2第一章 绪论1.1 研究背景及意义1.1.1 研究背景 从八十年代初至今，多源遥感图像融合已引发了世界范围的研究热潮，它在医学
11、图像处理、机器人、计算机视觉以及军事等领域有着广泛的应用前景。尽管现在人们已经研制出了能获取高质量图像的各种传感器（如激光成像雷达、前视红外、合成孔径雷达等） ，但它们的性能受到使用环境的强烈限制，每一个独立的图像传感器都有其功能上的局限性，例如在降雨、低亮度等条件下，有些遥感探测器的性能很可能会严重下降。多个探测器获得的遥感图像信息的有效融合可使得单一传感器的信息不足情况得到明显的改善，有利于提高遥感影像的使用价值。多源图像融合就是利用各种成像传感器获得的不同图像或同种成像传感器不同成像方式获得的不同图像，综合各图像的冗余信息和互补信息，以便获得更为准确和全面的图像描述，用来提供观察或进一步
12、处理 2。随着多源遥感图像融合技术的发展，其应用也渗入生活的方方面面。它对国民经济的发展和社会主义事业的建设具有深远的影响。近二十年来，人们在多源图像融合的不同层次上进行了大量的理论研究与应用研究。但是，到目前为止在各层次的图像融合研究领域内尚未有公认的完整的理论和方法，还有许多遥感图像融合的理论和技术问题需要解决。目前多源图像融合技术在国内的研究起步较晚，还处于较为落后的状态。因此迫切需要开展广泛深入的基础理论研究和技术研究工作。1.1.2 研究意义遥感图像融合可以提高多光谱图像的空间分辨率，同时保留其多光谱特性，进而达到优势互补的目的。1.2 国内外研究进展随着信息科学技术的发展，在20世
13、纪七八十年代诞生了一个称为“数据融合”的全新概念。这一概念不断扩展，处理的对象由一般的数据发展到数字图像。近二十年来，国际上人们在图像信息融合的不同层次上进行了大量算法和模型的相关研究，主要有：滨州学院本科毕业设计（论文）31979年，Daliy 3等人首先把Landsat.MSS图像与雷达图像的复合图像应用于地质解译，人们认为这是遥感图像融合技术的开端。1981年，Todd与Laner 进行了 MSS与Landsat-RBV图像数据的融合试验 4。80年代中后期，人们开始关注图像融合技术，人将不断的将图像融合技术应用于遥感多谱图像的处理与分析 5。80年代末，一般图像处理，比如可见光影像、红
14、外影像等，也开始使用遥感影像融合技术 6。90年代以后，随着遥感雷达卫星，如EJRS-1、ERS-1、RadaIsat等多颗卫星的成功发射，图像融合技术逐渐变成遥感图像分析与处理中的主要研究课题 7。对遥感图像进行融合处理的目的主要有图像的锐化、改善几何校正与分类特征、色彩校正、弥补某种图像中丢失的数据、检测或观测大地环境的变化等等。其采取的融合方法主要有HSI变换、小波变换、乘积变换、比值变换、主分量分析(Principal Component Analysis，简称PCA)、高通滤波等。迄今为止，在图像各层次融合研究领域内尚没有出现举世公认的完整的基础理论和技术方法，很多研究都为了理论的技
15、术实现方面。美国国防部制定的不同时期关键的战术计划在该方向有相当大的任务比例。从20世纪80年代开始，国内开始进行图像融合的研究，研究的范围领域包括了遥感光学图像与SAR图像之间的融合、多光谱遥感图像之间的融合、红外图像与光学影像之间的融合 8。研究的层次主要集中于像素级的图像融合，而在最近几年兴起了基于特征级和决策级水平的遥感图像融合，并且引起了人们的广泛关注。1.3 遥感图像融合的层次目前，多源遥感影像数据融合从层次上可分为：像素级（特征提取之前） 、特征级（属性说明之前）和决策级（各传感器数据独立属性说明之后） 。像素级融合是一种低水平的融合，像元级融合及应用的流程为：经过预处理的遥感影
16、像数据数据融合特征提取判断识别。他的要求是基于像素的图像融合必须解决以几何纠正为基础的空间匹配问题，包括像元坐标转换、像元重采样、投影转换等。其优点是基于最原始的数据，保留了尽可能多的原始信息，提供更多的细节信息。应用最广泛。其缺点是：(1)效率低下。由于处理的遥感图像数据量大，所以处理时间较长，实时性差；(2)为了便于像素比较，对传感器信息的配准精度要求很高；(3)要求影像来源于一组同质传感器。像素级融合所包含的具体融合方法有：滨州学院本科毕业设计（论文）4波段代数运算法、IHS 变换、Brovey、小波变换、主成分变换（PCA ）等。特征级影像融合属于中间层次上的融合，是对源图像先分别进行
17、预处理和特征（边缘、形状、轮廓、纹理等）选择和提取，然后将其进行综合分析和处理，以实现对多传感器数据的分类、汇集和融合。特征级融合可分为两种：一种是目标状态信息融合，另一种是目标特征融合。第一种融合主要应用于多传感器目标跟踪领域；第二种融合就是特征层联合识别，模式识别的相应技术作为一种具体的融合方法，只是融合前必须先对特征进行相关处理，对特征矢量进行分类组合 9。决策级融合是在信息表示的最高层次上进行的信息融合，它是通过对影像特征的有效提取，在此基础上获得决策地区特征、空间结构、目标状态等的信息后再对这些多信息源图像数据进行融合处理，决策级融合包含了检测、分类、识别和融合这几个过程。决策级融合
18、是直接针对具体决策目标， 充分利用特征级融合所得出的各类目标特征信息，并给出简明扼要的结果 10。决策级融合有实用性最好的优点，此外， 决策级融合在一个或几个传感器失效时仍能给出最终决策，因而具有良好的容错性。当然对预处理及特征抽取有较高要求，所以决策级图像融合的代价较高。1.4 遥感图像融合的具体目标(1)实现图像锐化；(2)实现特征增强；能产生单一数据所不具备的或难以显示的特征，并增强图像的语义能力，从而最大限度的提取特征信息。(3)改善分类；(4)实现多时相图像融合，进而用于变化监测；(5)可以替代或修补图像数据的缺陷。滨州学院本科毕业设计（论文）5第二章 基于不同融合方法的遥感影像融合
19、2.1 数据源本次研究采用的数据源来自 Landsat-7 卫星 TM 传感器的遥感影像，其轨道号为P121-R34，成像时间 2000 年 5 月 2 号，选取了第一、二、三、四、五、七共六个多光谱波段和 Landsat-7 ETM+传感器的全色波段影像，其轨道号为 P121-R34，成像时间 2000 年 5 月 2 号。表 2.1 数据源传感器 波段 地面分辨率 获取时间TM 多光谱波段 30m 2000 年ETM+ 全色波段 15m 2000 年2.2 技术路线从网站 http:/www.glcf.umd.edu/data/上下载 2000 年滨州地区的 Landsat 卫星遥感影像，首先对多波段影像进行彩色合成，即使六个波段的黑白二值图像归并为单一文件，得到多光谱影像。遥感图像在成像的过程中由于受到地形起伏，地球表面曲率，大气折射、地球自转以及遥感平台位置和运动状态变化的影响，会产生诸如行列不均匀、像元大小与地面大小对应不准确，地物形状发生不规则变化等变形，产生畸变的图像会给定量分析以及位置配准等带来困难。因此需要对影像进行大气辐射校正和几何校正。经过校正后，对两幅图像进行配准，然后完成遥感影像的融合处理，具体技术流程图如下：
