【摘 要】
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由于时代的进步,遥感领域的科研技术也逐渐成熟,人类通过各类遥感卫星获取大量影像数据变得轻而易举。其中合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）和可见光影像应用领域非常之广,尽管两者间灰度值区别很大,可它们均有自身的特性。可见光影像成像机理为光反射成像,依赖光源,所以该影像具备大量的光谱信息与细节信息,直观效果很好。SAR影像的成像机理为主动微波式成像,对桥梁、房屋等建
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由于时代的进步,遥感领域的科研技术也逐渐成熟,人类通过各类遥感卫星获取大量影像数据变得轻而易举。其中合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）和可见光影像应用领域非常之广,尽管两者间灰度值区别很大,可它们均有自身的特性。可见光影像成像机理为光反射成像,依赖光源,所以该影像具备大量的光谱信息与细节信息,直观效果很好。SAR影像的成像机理为主动微波式成像,对桥梁、房屋等建筑较敏感,该影像具有丰富的边缘轮廓与结构信息。因硬件传感器的局限性,遥感影像无法同时具备高光谱与高空间分辨率的特性。随着遥感影像的应用领域与要求逐渐加大,得到兼具SAR和可见光像两者优点的高质量融合影像依旧是当前融合技术领域的重心。本论文在阐述解析SAR与可见光影像的成像机理、发展轨迹及当下研究现状前提下,充分总结国内外影像融合研究现状,在此基础之上,提出改进的SAR和可见光影像的融合算法,主要内容如下:1、提出一种PCNN结合NSST-HIS变换的改进融合算法。该方法利用NSST变换与HIS变换的计算高效性、平移不变性等特性分解SAR与可见光影像,在低频分量融合上利用PCNN模型自适应融合规则,可更多保留光谱信息有效减少光谱扭曲以体现的目标地物,更大程度反映影像的细节特征;在高频子带分量上运用改进的拉普拉斯能量和的融合规则。按此算法得到的融合影像质量有着显著提升。2、提出一种基于双通道PCNN模型融合算法。该算法利用此模型的保持影像边缘特征信息的完整性等优点,制定相应的低频高频融合规则,获取融合系数激励模型,以得到边缘轮廓信息更清晰的融合影像,且抑制伪吉布斯现象的产生。令融合的影像的边缘轮廓特征不清晰的现象得到了显著的改善。论文采取的Landsat-8卫星与哨兵1号雷达卫星分别摄取的可见光和SAR影像作为基础数据,进行融合实验对比说明,实验证明,本文所提方法相比经典融合方法从视觉与客观质量评价参数均有大大提升,且光谱信息、边缘特征信息等有效信息得到很好的保留。
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