极化SAR与可见光遥感影像融合算法研究

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在遥感影像中,极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)和可见光所成的影像各有所长。融合极化SAR影像和可见光影像可以充分利用两者的互补信息,可见光影像的细节信息可以增强极化SAR影像的分辨率,同时极化SAR影像的穿透力可以弥补可见光影像的宏观结构信息不足和一些难以捕获到的地面信息的缺点,因此通过融合算法,可做出比单一信息源更精确、更可靠的估计和判断,融合后的影像可以更好应用于军事领域和民用领域。本文主要针对极化SAR和可见光遥感影像的像素级融合问题,首先对影像融合和融合质量评价进行了概述;然后通过综合分析相关技术研究现状,在极化SAR预处理基础上,将常用的融合算法运用于极化SAR和可见光遥感影像融合中;最后提出了针对极化SAR和可见光遥感影像融合的新算法,主要研究内容如下:(1)针对极化SAR数据无法用一幅影像完整表达信息和存在相干斑噪声的问题,本文提出的极化SAR数据预处理过程,提高了极化SAR伪彩色影像质量,能与可见光遥感影像融合获得更好的结果。在极化基本理论基础上,对极化SAR数据进行了基于Pauli基的目标极化分解伪彩色图合成,将四幅灰度影像合成一幅彩色影像,其结果优于各通道合成的伪彩色影像;相干斑噪声的存在,不仅严重影响极化SAR影像质量,也影响了极化SAR各通道的相关性,因此在极化SAR伪彩色影像基础上,对其采用了5×5滤波窗口的精致极化Lee滤波,相干斑抑制结果优于Boxcar滤波和PWF算法。(2)针对极化SAR和可见光影像融合算法的研究尚处于起步阶段的现状,本文对常用融合算法(IHS、主成分分析、拉普拉斯金字塔、小波变换)进行了初步研究,并对融合规则进行了简单改进。通过四组融合算法的实验,从主观评价和客观评价上看,常用的影融合算法可运用在极化SAR伪彩色影像与可见光遥感影像融合中,且小波变换融合结果可以在很好保持源影像纹理、结构信息的同时,保持极化SAR数据的极化特征和可见光影像光谱特征,且优于其余三种融合算法。(3)针对Contourlet变换融合算法的进行改进,本文提出了基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)和IHS融合算法在极化SAR和可见光遥感影像中。首先,利用IHS变换的特性对待融合影像进行IHS变换,并对得到的亮度分量进行NSCT分解;接着,分别对低频部分和高频部分采用“局部能量特征”和“绝对值取大”的融合规则,进行NSCT重构,得到融合后的新亮度分量;然后,再用与新亮度分量接近程度的规则,确定新的色调分量和饱和度分量;最后,通过IHS逆变换重构影像。通过两组实验表明,基于NSCT和IHS变换的新规则能充分互补极化SAR和可见光的影像特点,取得较好的融合效果。
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