基于稀疏表示的遥感图像融合理论与方法研究

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1、论文题目基于稀疏表示的遥感图像融合理论与方法研究学科专业信号与信息处理学号201021020415作者姓名刘婷指导教师程建副教授万方数据分类号密级注1UDC学位论文基于稀疏表示的遥感图像融合理论与方法研究（题名和副题名）刘婷（作者姓名）指导教师程建副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业信号与信息处理提交论文日期2013.4论文答辩日期2013.5学位授予单位和日期电子科技大学2013年6月25日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据THETHEORYAND

2、METHODOFREMOTESENSINGIMAGEFUSIONBASEDONSPARSEREPRESENTATIONMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:LiuTingAdvisor:ChengJianSchool:SchoolofElectronicEngineering万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指

3、导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可

4、以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要遥感图像融合是整合源图像中的互补信息，去除相互间的冗余信息，从而获得一幅可信度高、目标更清晰的融合图像，以便于人眼视觉判读和后续的计算机处理。本文以稀疏表示理论为基础，对遥感图像融合做了探索性的研究。本文主要工作如下：1.将稀疏表示理论引入遥感图像融合，采用训练字典对图像进行稀疏表示。训练字典具有更好的自适应性和灵活性，能很好地对具有复杂特征的遥感图像进行表示；本文利用SFIM模型能

5、将高分辨率图像的细节信息有效注入到低分辨率图像中这一优势，对IHS变换后的I分量和全色图像进行SFIM运算；本文采用空间频率取大的融合规则对稀疏系数进行融合，该规则充分利用了图像间的局部特征，能有效地提高空间分辨率。通过多组实验分析表明，该算法能在提高空间分辨率的同时更好的保持光谱特性。2.针对基于训练字典的遥感图像融合算法的光谱信息保留不够，利用小波变换具有光谱保持特性的优势，将小波变换与稀疏表示相结合并用于遥感图像的融合过程中。分析小波变换后的高低频数据，对具有不同数据特性的高频和低频数据分别进行融合。由于低频数据

6、是原始图像的逼近数据，系数大部分不等于0，不可以看做是“稀疏的”。因此，用训练字典对低频数据进行稀疏表示；高频数据是对原始图像显著信息的反映，其大部分系数接近于或等于零，可以看做是“稀疏的”，可以直接对其进行融合。本文采用基于图像信息的融合规则对高频数据进行融合，该规则能同时考虑系数本身以及其领域内系数的相关性，能保留高频系数中含有的边缘和细节等信息。通过多组实验分析，该算法在增强了空间分辨率的同时最大限度的保留了光谱特征。关键词：图像融合，稀疏表示，训练字典，小波变换I万方数据ABSTRACTABSTRACTInor

7、dertoobtainahighreliability,aclearerfusedimage,takethefusiontechnologytointegratethecomplementaryinformationandremovetheredundantinformation.Thefusedimagerypromotestheabilityofhumantodescribetheimage.Itisalsomoreconducivetothefollow-upcomputerprocessing.Thispape

8、rtakessparserepresentationtheoryasbasistoexploratorystudyofremotesensingimagefusion.Themaincontentsofthispaperinclude:1.Thispaperappliessparserepresentationtheoryonre