多源遙感圖像的匹配與融合算法研究.pdf

1、在遙感領域,衛(wèi)星遙感系統(tǒng)提供著越來越多覆蓋全球和重復測度的數(shù)據(jù),為了充分、有效、綜合地利用這些信息,就需要將同一目標或同一區(qū)域的多源圖像數(shù)據(jù)進行匹配與融合。本文以多源遙感圖像作為對象,研究并實現(xiàn)了多源遙感圖像的匹配與融合算法。
　　 首先,討論了一種基于Contourlet域、Krawtchouk矩和改進粒子群的圖像匹配算法,主要針對單一傳感器所獲取的遙感圖像進行快速匹配。與目前常用的匹配算法相比,該算法可在加快匹配速度的同時,

2、大大提高匹配的精度。
　　 其次,針對多傳感器獲取的遙感圖像,研究了兩種多源遙感圖像匹配算法,分別引入改進型Hausdorff距離和基于Tsallis熵的互信息量作為相似性度量準則。結果表明,這兩種算法都具有較高的匹配效率和運算速度。
　　 然后,實現(xiàn)了一種基于對數(shù)極坐標變換和對齊度的多源遙感圖像配準算法,對以Harris角點為中心的圓進行對數(shù)極坐標變換,采用對齊度度量準則得到匹配點。實驗結果顯示,該算法能有效地對多源遙

3、感圖像進行配準,對旋轉、尺度變換具有一定的魯棒性。
　　 接著,采用了無下采樣Contourlet變換對多源遙感圖像進行融合處理。該方法的性能較傳統(tǒng)的基于小波變換或基于Contourlet變換的融合方法有了一定的提高,融合效果更好。
　　 最后,介紹了一種基于無下采樣Contourlet變換和模糊推理的圖像融合算法,利用模糊推理計算各源圖像對融合圖像的貢獻程度。結果表明,該算法簡單、可行,并能更加有效地融合源圖像中的信息