多光譜圖像的融合與配準.pdf

1、隨著多光譜成像技術和多傳感器探測技術的快速發(fā)展，這些技術在空間遙感探測、反恐怖活動、軍事目標跟蹤與識別、夜間飛行導航等領域得到越來越廣泛的應用，同時也產生大量的數(shù)據。這些數(shù)據的處理、分析和壓縮傳輸給人們帶來了新的挑戰(zhàn)。多光譜圖像融合就是在這種背景下產生的一種新的圖像處理分析方法，它可以將從多光譜探測器獲得的同一場景的多譜圖像的信息特征組合到一起，利用它們在時空上的相關性及信息上的互補性，得到對景物更全面、清晰的描述；也能在一定程度上減少

2、數(shù)據量。本文研究了多光譜圖像融合方法和融合評價方法： ●將HVS(HumanVisionSystem)理論用于多光譜圖像融合，分別提出了空域上的HVS融合方法和小波域上的HVS融合方法。HVS方法充分考慮了人類視覺系統(tǒng)的特點，能有效提供融合圖像的對比度，能突出圖像中人眼感興趣的區(qū)域和目標，有利于人眼對目標的探測和識別。大量的實驗表明，同已有的一些融合算法比較，無論是視覺上，還是從量化指標上，HVS融合方法都具有一定的優(yōu)勢。

3、 ●全面考察了四種常用的圖像融合評價方法?；谶@些評價方法，我們做了大量的實驗來對各種融合方法進行量化分析，并通過這些實驗驗證評價準則的合理性。實驗表明，這些評價準則在某些情況下不能反映圖像融合的質量。 ●針對相關系數(shù)融合評價準則給出了該準則下的線性最優(yōu)融合方法和最優(yōu)融合方法。我們證明了該準則下，最優(yōu)融合方法與線性最優(yōu)融合方法是等價的；這個結論的意義在于可大幅度地減小最優(yōu)融合方法計算在空間和時間上的復雜度。并且我們還對最優(yōu)融合

4、方法做了一些擴展，使之能適用于各種不同融合情況。 在進行圖像融合時，有個前提，就是要求圖像之間已經得到配準。圖像配準是一個有著非常廣泛應用的、歷史悠久的經典問題。它的應用領域包括計算機視覺中的運動估計與跟蹤、基于圖像的三維重建，遙感圖像處理中的圖像融合、特征識別和醫(yī)學圖像處理中的病灶檢測與定位等等。本文針對多光譜圖像融合的應用背景，對多光譜圖像的配準也展開了研究。 圖像配準過程通常分為幾個步驟：特征提取、特征匹配以獲得變

5、換、應用變換進行配準；前兩個步驟都有許多種選擇，這些選擇的不同組合構成了五花八門的圖像配準算法。本文也是對前兩個步驟進行了研究，進而構建一個多光譜圖像配準融合的原型系統(tǒng)。具體工作包括： ●提出了多特征的SUSAN角點提取算法。在SUSAN角點提取算法的基礎上，增加了USAN區(qū)域的屬性特征——扁平度。使用扁平度信息增強了算法對角點的判斷能力，使得角點提取更準確。不僅如此，算法提供了更多的角點屬性信息還能被下一步帶約束的分支定界算法

6、所利用。 ●提出了帶約束的分支定界算法來匹配兩幅圖像中的特征控制點。該方法的主要思想通過引入點對約束，縮小算法的搜索空間，從而加速計算。算法充分利用圖像先驗信息和其特征點的屬性信息，為加速配準過程創(chuàng)造很好的條件。 ●構建了多光譜圖像與視頻的快速配準融合系統(tǒng)。整個配準融合過程由基于多特征的SUSAN角點提取算法、帶約束的分支定界算法和PCA融合方法組成。在處理視頻配準時，我們提供了三種加速配準過程的手段，而且這三種手段可以