基于压缩感知的遥感图像融合方法研究

摘要

图像融合是信息融合的重要分支和研究热点,随着传感器技术和信息技术的迅猛发展,使得不同卫星传感器的数据急剧增加。为了缓解海量数据造成的传输和存储的巨大压力,又能有效提取图像中更全面、更精确、更可靠的图像信息,成为遥感领域迫切需要解决的重点问题。现有的图像融合方法由于数据量巨大已很难满足实际需要,压缩感知理论的出现缓解了这些压力。
　　压缩感知理论是一种新型的基于信息的采样理论,它突破了传统Nyquist采样定理,摒弃了全采样,以较低的采样率和可压缩性为遥感图像融合方法提供了新思路。
　　本文以Worldview-2卫星遥感图像为研究对象,主要对全色图像和多光谱图像的融合方法进行深入研究。结合压缩感知理论完成的内容有:首先,分析了基于IHS变换、主成分分析(PCA)等经典方法,深入研究压缩感知理论下的遥感图像融合方法。其次,针对传统的像素级融合方法在高分辨率图像融合上有较大光谱细节保持问题,提出一种基于压缩感知的多分辨率融合方法。在给定的全色和多光谱图像上用压缩感知的概念来获得融合图像的初始估计;用图割法来最小化能量函数获得最终的融合图像。实验结果表明文中方法在相对整体维度误差,相对平均光谱误差方面有了很大提高,且融合后光谱细节特征保持较好。最后,基于CS-IHS方法上对分块对角矩阵量化,得到局部信息的观测矩阵,然后将不同部分特征进行融合。得到的结果和结构化随机矩阵采样下的分块融合方案相比,本文提出方案得到的图像融合结果清晰度更高,同时能获得更好更多的边缘和纹理细节。

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1绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3 本文的主要研究内容与论文的组织安排

2图像融合技术

2.1图像融合的基本理论

2.2遥感图像融合相关理论

2.3本章小结

3压缩感知理论研究

3.1压缩感知的基本原理

3.2信号的稀疏表示

3.3信号的感知测量

3.4信号的重构

3.5本章小结

4基于压缩感知和图割的多分辨率影像融合方法

4.1引言

4.2本文方法的简要描述

4.3实验结果分析

4.4本章小结

5基于CS-IHS-BDM的遥感图像融合

5.1传统的基于IHS的遥感图像融合

5.2基于CS-IHS-BDM的遥感图像融合

5.3实验结果与分析

5.4本章小结

6总结与展望

6.1论文工作总结

6.2下一步工作展望

致谢

参考文献

作者在读硕士期间的研究成果