基于导向滤波器的多光谱图像与全色图像融合研究

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1、摘要摘要多光谱与全色图像融合技术是遥感图像融合领域中重点研究方向之一，该技术研究的目标是获取高空间分辨率的多光谱图像。随着遥感卫星传感器技术的不断发展，IKONOS、GeoEye-1、WorldView-2等遥感卫星可同时提供更高空间分辨率的全色图像和更高光谱分辨率的多光谱图像，现有的融合方法对此类新型高分辨率星载图像进行融合时容易产生不同程度的光谱信息扭曲和空间细节失真，融合效果较差，且融合方法缺乏通用性。导向滤波器是近年来出现的一种新型边缘保持滤波器，具有保边平滑、结构转移等特点，在图像融合领域中已初显优势。为了解决高分辨率多光谱与全色图像融合时易产生的信息失真问题，

2、本文开展了基于导向滤波器的融合方法研究，主要工作如下：1.在研究现有多光谱与全色图像融合方法的基础上实验并分析了现有融合方法的缺点和局限性，得出了现有融合方法不适用于新型高分辨率多光谱与全色图像融合的结论。2.在研究导向滤波器原理的基础上实验并分析了导向滤波器的保边平滑特性和结构转移特性。保边平滑特性能够对输入图像实现低通滤波的同时保持图像的边缘细节，结构转移特性能够有效地将导向图像的空间结构转移至输出图像。实验证明导向滤波器的这两个特性能够有效地服务于多光谱与全色图像的融合。3.提出了一种基于导向滤波器的细节增强融合方法。该方法首先利用导向滤波器的结构转移特性有效地消除

3、图像因上采样产生的边缘块效应现象，减少了空间信息失真对融合质量的影响，然后利用导向滤波器的保边平滑特性从全色图像中提取出丰富的空间细节，有利于提升融合图像的空间分辨率。另外，该方法不受波段间相对光谱响应关系的约束，可以利用全色光图像对多光谱单波段实施融合，提高了融合方法的通用性。分别采用IKONOS、GeoEye-1以及WorldView-2卫星图像进行融合实验，实验结果表明该方法能够在有效保持光谱信息的同时显著增强图像的空间细节。4.提出了一种导向滤波与超球彩色变换相结合的融合方法。该方法首先运用超球彩色变换分离出多光谱图像的强度分量和光谱分量，然后利用基于导向滤波器的

4、细节提取模型分别对强度分量和全色光图像进行空间细节特征提取，最后经超球彩色逆变换得到融合结果。采用三种卫星图像进行融合实验，实验结果表明该方法能在维持原始光谱特性的前提下充分提升融合图像的空间分辨率。关键词：遥感图像融合，导向滤波器，多光谱图像，全色图像本研究得到国家自然科学基金（NO：61301195）资助IAbstractAbstractPansharpeninghasbeenoneoftheimportantresearchbranchesinremotesensingimagefusion.Itfocusesonusingpanchromatic(PAN)imag

5、etoimprovethespatialresolutionofmultispectral(MS)imagesaswellaspreservingtheirspectralsignature.Withthefastdevelopmentofsensors,theremotesensingsatellites,e.g.,IKONOS,GeoEye-1,WorldView-2,canprovidehigherspatialresolutionPANimageandhigherspectralresolutionMSimagesatalmostthesametime.Somee

6、xistingpansharpeningmethodswhencarriedonthesenewkindofhigh-resolutionspaceborneimagesoftensufferfromspectraland/orspatialinformationdistortionsmoreorless,whichusuallyleadtounsatisfiedpansharpenedproductsandhaveweakuniversality.Theguidedfilterisanewproposededge-preservingfilterhavingadvanc

7、edfeatures,suchasedge-preservingsmoothing,structuretransferring,etc.Recently,ithasbeenintroducedintotheimagefusionfield.Inordertosolvetheproblemofinformationdistortions,thisthesismakesadeepresearchonpansharpeningmethodbasedonguidedfiltering.Themainresearchworkisasfo